云端训练的神助攻：恒源云GPU监控可视化

2023-12-25 22:22:41

## 云端训练的秘密武器：恒源云 GPU 监控可视化

对于任何云端训练爱好者来说，时刻监控 GPU、CPU 和硬盘的使用状况至关重要，不仅能确保训练顺利进行，还能让代码调整事半功倍。恒源云 (Gpushare) 敏锐地洞察到了这一需求，隆重推出实例监控可视化 新功能，为您打造掌控资源使用情况的利器，让训练无忧，效率倍增！

揭秘 GPU 监控可视化黑科技

恒源云 (Gpushare) 实例监控可视化功能集众多尖端技术于一身，实时采集和汇总 GPU、CPU 和硬盘等资源的使用数据，并以直观易懂的图表形式呈现，让您一目了然地掌握资源使用情况。

GPU 监控： 实时显示 GPU 利用率、温度、显存占用等关键指标，助您全面了解 GPU 运行状态，及时发现潜在问题。
CPU 监控： 实时监测 CPU 利用率、温度、线程数等信息，让您随时掌握 CPU 负载情况，避免因超载而影响训练效率。
硬盘监控： 全面展现硬盘读写速度、磁盘空间占用等数据，让您轻松评估硬盘性能，合理分配训练数据和模型。

一图在手，资源尽在掌控

借助恒源云 (Gpushare) 实例监控可视化功能，您将获得一张资源使用状况的实时全景图，助您：

实时预警： 当资源使用率接近或超过阈值时，系统会及时发出预警，让您第一时间采取措施，避免训练中断。
优化配置： 根据资源使用情况，合理调整训练配置，充分发挥硬件潜力，缩短训练时间。
排查问题： 当训练遇到瓶颈时，可通过监控数据快速定位问题根源，迅速恢复训练进度。

代码示例

import gpushare

# 获取实例监控数据
instance_id = "your-instance-id"
metrics = ["gpu.utilization", "cpu.utilization", "disk.read_speed"]
data = gpushare.get_instance_metrics(instance_id, metrics)

# 绘制图表
import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(data["gpu.utilization"])
plt.ylabel("GPU Utilization")
plt.show()