Мониторинг GPU в 2025: nvtop и radeontop для ИИ-нагрузок

Если ты когда-нибудь запускал на сервере что-то тяжелое на GPU — обучал ИИ, гонял inference, или просто смотрел, как сервер плавится под нагрузкой — ты знаешь, что мониторинг видеокарт это не роскошь, а способ выживания. Особенно если речь о железе в облаке, на VPS или выделенном сервере, где за каждый мегахеш платишь кровными. В этой статье расскажу, как быстро и удобно мониторить GPU в 2025 году с помощью nvtop и radeontop. Расскажу, как это работает, как быстро всё настроить, какие грабли бывают, и как не наступить на них. Будет много примеров, команд, сравнений и фишек для автоматизации. Без воды, только практические советы.

О чём эта статья и почему это важно

Мониторинг GPU — штука простая только на первый взгляд. Ты не просто хочешь знать, что твоя карта не сгорела, а что она реально пашет, загружена по полной, не троттлит, не уходит в даунтайм. Особенно если ты работаешь с ИИ-нагрузками, где GPU — это твой хлеб и масло. В 2025 году количество моделей, фреймворков и видов нагрузок только выросло, а требования к мониторингу стали выше.

• Нужно видеть, как распределяется нагрузка между процессами и задачами.
• Важно отслеживать температуру, энергопотребление, throttle, ошибки памяти.
• Хочется быстро понять, кто жрёт ресурсы: твой контейнер или сосед по серверу.
• Нужна интеграция с автоматизацией и алертами — чтобы не сидеть 24/7 у консоли.

Здесь на сцену выходят nvtop (для NVIDIA) и radeontop (для AMD). Это не просто “htop для видеокарт”, а настоящие крутые инструменты для гиков и админов, которые хотят держать руку на пульсе своих GPU.

Проблема или значимость: почему не хватает стандартных решений

Многие начинают с nvidia-smi или radeon-profile и думают, что этого достаточно. Да, эти утилиты показывают базовую инфу, но:

• Они не интерактивные: чтобы обновить данные, надо перезапускать команду.
• Нет красивого real-time отображения нагрузки по процессам, памяти, температуре.
• Сложно мониторить несколько GPU и сравнивать их “на лету”.
• Плохая интеграция с автоматизацией и скриптами.

В итоге, если тебе нужно реально понимать, что происходит с твоим кластером или сервером под ИИ-вычислениями — стандартные утилиты быстро перестают хватать.

Как это работает: nvtop и radeontop под капотом

nvtop — мониторинг NVIDIA GPU в реальном времени

nvtop — это TUI (text user interface) монитор с поддержкой нескольких GPU, отображением процессов, температур, энергопотребления, throttle, ошибок и даже PCIe throughput. Работает через libnvidia-ml — библиотеку NVIDIA Management Library, которая даёт доступ к низкоуровневым метрикам GPU.

• Показывает все GPU в системе в одной панели.
• Видно, какие процессы и пользователи грузят GPU, сколько памяти жрут, какой процент загрузки.
• Есть графики в реальном времени (CPU, GPU, VRAM, Power, Temp, Fan).
• Работает на Linux (и чуть-чуть на BSD).
• Открытый исходный код: https://github.com/Syllo/nvtop

radeontop — мониторинг AMD GPU

radeontop — аналогичная TUI-утилита для AMD GPU, использует DRM/KMS интерфейсы ядра Linux (через /sys/class/drm и ioctl calls). Показывает загрузку GPU, память, DMA, видеодекодеры, шейдеры, текстурные блоки, температуру и энергопотребление (если поддерживается картой).

• Показывает загрузку по разным блокам GPU (3D, GFX, DMA, UVD/VCE и др.).
• Показывает температуру, power draw, частоты (если поддерживается драйвером).
• Работает на всех современных AMD (GCN, RDNA, RDNA2, RDNA3 и новее).
• Открытый исходный код: https://github.com/clbr/radeontop

Структура и алгоритмы

• Обе утилиты используют системные API (NVIDIA Management Library или DRM/KMS) для сбора метрик.
• Данные опрашиваются раз в 0.5–1 секунду, отображаются в TUI режиме.
• Можно запускать в терминале, по SSH, в tmux/screen, в docker-контейнере (если проброшен /dev/nvidia* или /dev/dri/*).

Как быстро и просто всё настроить — практические советы

Установка nvtop

В 2025 году большинство дистрибутивов уже включили nvtop в свои репозитории. Но если нужно собрать свежую версию — это тоже просто.

# Для Ubuntu/Debian
sudo apt update
sudo apt install nvtop

# Для Fedora
sudo dnf install nvtop

# Для Arch/Manjaro
sudo pacman -S nvtop

# Сборка из исходников (если нужна поддержка CUDA 12+ или новых карт)
git clone https://github.com/Syllo/nvtop.git
cd nvtop
cmake .
make
sudo make install

Важно: Драйвер NVIDIA и libnvidia-ml должны быть установлены! На облачных VPS/выделенных серверах — уточни, что у тебя есть root-доступ и права на /dev/nvidia*.

Установка radeontop

# Для Ubuntu/Debian
sudo apt update
sudo apt install radeontop

# Для Fedora
sudo dnf install radeontop

# Для Arch/Manjaro
sudo pacman -S radeontop

# Сборка из исходников
git clone https://github.com/clbr/radeontop.git
cd radeontop
make
sudo make install

Важно: Драйвер amdgpu должен быть загружен, /dev/dri/card* доступен. Иногда потребуется запускать с sudo.

Запуск и базовые команды

# Запустить nvtop (NVIDIA)
nvtop

# Запустить nvtop для конкретной карты (например, GPU 1)
nvtop -d 1

# Запустить radeontop (AMD)
radeontop

# Для headless-серверов (без X11) — всё работает из коробки

# Для Docker-контейнеров
# Пробросить устройства и библиотеки
docker run --gpus all -it --rm \
  -v /usr/lib/x86_64-linux-gnu:/usr/lib/x86_64-linux-gnu \
  -v /dev/nvidia0:/dev/nvidia0 \
  -v /dev/nvidiactl:/dev/nvidiactl \
  -v /dev/nvidia-uvm:/dev/nvidia-uvm \
  --privileged \
  ubuntu bash

# Внутри контейнера: apt update && apt install nvtop

Автоматизация мониторинга и интеграция с алертами

Обе утилиты поддерживают вывод в stdout (текстом), что удобно для скриптов. Например:

# nvtop в headless-режиме (без TUI)
nvtop --json > nvtop-stats.json

# radeontop в headless-режиме
radeontop -l 1 -d - > radeontop-stats.txt

Можно парсить эти данные и строить свои алерты или интегрировать с Prometheus, Zabbix, Grafana (есть готовые экспортеры и плагины).

Примеры, кейсы, сравнения

Положительный кейс

Ты арендуешь выделенный сервер с четырьмя RTX 4090 для обучения LLM. Запускаешь nvtop в tmux, видишь, что одна карта загружена на 100%, остальные простаивают. Сразу понятно, что что-то не так с распределением нагрузки — перепроверяешь запуск тренировки, находишь ошибку в скрипте, фиксишь. Итог — все карты работают, время обучения сокращается вдвое.

Отрицательный кейс

На VPS с AMD GPU запускаешь radeontop, но не видишь температуры и энергопотребления. Оказывается, драйвер не поддерживает эти метрики для твоей модели карты. В итоге сервер перегревается, происходит throttle, модель обучается медленно. Решение: обновить драйвер или использовать доп. сенсоры через lm_sensors.

Ошибки новичков, мифы и похожие решения

• Миф: “nvtop/ radeontop не нужны, достаточно nvidia-smi.”
  Реальность: nvidia-smi хорош для скриптов и быстрой проверки, но для real-time мониторинга, поиска узких мест и анализа процессов — nvtop удобней на порядок.
• Ошибка: “radeontop не показывает все данные, значит GPU не работает.”
  Реальность: Не все карты и драйверы AMD поддерживают расширенные метрики. Иногда нужно обновить ядро или драйвер, либо использовать amdgpu-pro.
• Похожее ПО: gpustat (Python-утилита для NVIDIA, хороша для headless-вывода), dcgm (NVIDIA Data Center GPU Manager, enterprise-уровень), glances (общая система мониторинга, не заточена под GPU).

Статистика и сравнение с другими решениями

• nvtop используется в большинстве современных AI-лабораторий и дата-центров для мониторинга multi-GPU кластеров.
• radeontop — стандарт для AMD-серверов, особенно в open-source и research-среде.
• В отличие от коммерческих решений (типа Netdata, DCGM), nvtop и radeontop бесплатны и не требуют тяжелой настройки.
• Обе утилиты поддерживают headless-режим и легко интегрируются с CI/CD пайплайнами и алертингом.

Интересные факты и нестандартные сценарии

• nvtop можно запускать по SSH на сервере без X11 — удобно для облака и VPS (заказать VPS).
• Можно запускать nvtop/ radeontop в Docker-контейнере для мониторинга внутри пайплайнов ML/DL.
• С помощью tmux можно вывести сразу несколько nvtop/ radeontop для разных серверов и видеть статус всего кластера на одном экране.
• Для автоматизации алертов можно парсить вывод nvtop/ radeontop и отправлять уведомления в Telegram/Slack при перегреве или throttle.
• В связке с watch -n 1 nvidia-smi можно сравнивать данные nvtop и стандартных утилит для поиска багов в драйверах.

Новые возможности для автоматизации и скриптов

• Скрипты для автоматического перезапуска задач при перегреве или ошибках памяти.
• Интеграция с Prometheus/Grafana для построения красивых дашбордов GPU.
• Построение отчетов по загрузке GPU за сутки/неделю — удобно для оптимизации расходов на облако.
• Интеграция с Kubernetes: мониторинг GPU в k8s-кластере через DaemonSet с nvtop/ radeontop.

Вывод: почему стоит использовать nvtop и radeontop для ИИ-нагрузок

Если тебе нужно быстро, удобно и бесплатно мониторить свои GPU — на VPS, выделенном сервере (заказать сервер) или в облаке — nvtop и radeontop это must-have инструменты. Они просты в установке, не требуют GUI, дают real-time данные и легко интегрируются с автоматизацией. Не трать время на кликалки и тяжелые enterprise-решения — поставь себе nvtop или radeontop, и держи свои GPU под контролем, как настоящий гик.

Для быстрой проверки — nvtop или radeontop в tmux/screen, для автоматизации — headless-режим и парсинг вывода. Если хочешь больше — подключай Prometheus, строй дашборды, делай алерты и автоматизируй всё, что можно. В 2025 году мониторинг GPU — это не только про “чтобы не сгорело”, а про эффективность, экономию и удобство.

Пробуй, экспериментируй, и пусть твои модели всегда учатся на полную катушку!