gpu-hot

环境要求

• Docker 已安装并可用
• 已安装 NVIDIA Container Toolkit（用于 --gpus all 透传显卡）
• 主机已安装可用的 NVIDIA 显卡驱动（nvidia-smi 可正常输出）
• 内网或本机可访问 1312 端口

安装与启动步骤

1. 1准备运行环境

   先在宿主机确认 Docker 可用，并按官方指南安装 NVIDIA Container Toolkit，否则 docker run 加 --gpus all 会失败。

   docker --version

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2. 2单机启动监控

   一条命令拉起容器，映射 1312 端口并透传所有 GPU，后台常驻运行。

   docker run -d --gpus all -p 1312:1312 ghcr.io/psalias2006/gpu-hot:latest

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3. 3打开仪表盘

   浏览器访问本机 1312 端口即可看到实时 GPU 利用率、显存、温度等图表。

4. 4多机节点上报

   在每个 GPU 服务器上运行同名镜像，并用 NODE_NAME 给节点起一个可辨识的名字。

   docker run -d --gpus all -p 1312:1312 -e NODE_NAME=$(hostname) ghcr.io/psalias2006/gpu-hot:latest

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5. 5启动聚合 Hub

   在一台无需 GPU 的机器上以 hub 模式启动，通过 NODE_URLS 用逗号分隔各节点地址。

   docker run -d -p 1312:1312 -e GPU_HOT_MODE=hub -e NODE_URLS=http://server1:1312,http://server2:1312,http://server3:1312 ghcr.io/psalias2006/gpu-hot:latest

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6. 6源码方式构建

   克隆仓库后进入目录，用 docker-compose 构建并启动，适合需要改代码的场景。

   git clone https://github.com/psalias2006/gpu-hot
   cd gpu-hot
   docker-compose up --build

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关键配置

如何确认成功

浏览器打开 http://localhost:1312，能看到实时 GPU 利用率、温度等图表并持续刷新即成功。

常见问题

注意事项

• --init --pid=host 会让容器访问宿主机进程信息，仅在可信内网环境使用。
• 所有 GPU 服务器必须能通过 NODE_URLS 中填写的地址与端口互相访问。
• README 未提及鉴权机制，建议不要直接暴露到公网。
• 无客户端连接时轮询会自动暂停，空闲 CPU 占用接近零，属正常现象。