高性能GPU散热利器:CoolGPUs
2024-05-20 09:30:44作者:伍霜盼Ellen
更新:请注意,此项目可能不再被维护。如需尝试,请自行承担风险,作者不再提供技术支持。如果有兴趣接手这个项目,请联系原作者。
在追求高性能计算的道路上,GPU是不可或缺的关键角色。然而,高强度工作负荷下,GPU产生的热量也让人头疼。为了解决这个问题,我们向您推荐一个独特的开源项目——CoolGPUs。它是一款专为Linux服务器设计的自定义GPU风扇曲线工具,让你的硬件在高效运行的同时保持冷静。
项目介绍
CoolGPUs是一个轻量级的Python脚本,能够帮助你在无显示器的Linux服务器上设置和管理GPU风扇速度,确保你的GPU在高负载时也能有效冷却。它支持线性插值控制,允许用户自定义多个温度区间对应的风扇转速,实现精确的温控策略。
项目技术分析
CoolGPUs的核心原理在于创建临时的X服务器,并模拟每个GPU连接到显示器。通过调用nvidia-settings命令,脚本持续监控并调整GPU风扇速度,以匹配预设的温度曲线。此外,它还提供了piecewise线性控制功能,可根据一系列给定的温度点和对应的速度点进行线性插值,灵活度极高。
应用场景
- 运行深度学习或大规模数据分析的服务器:这些任务往往对GPU产生极大的压力,有效的风扇控制能延长GPU寿命,降低故障率。
- 高性能计算设备:对效率与能耗比有严格要求,CoolGPUs可帮助维持理想的工作环境。
- 数据中心的GPU节点:保证设备稳定运行,减少热相关故障,降低运维成本。
项目特点
- 无需显示器: 在纯命令行环境中即可管理GPU风扇。
- 简单易用: 使用pip安装,启动和停止命令直观明了。
- 线性控制: 支持设定多段温度-速度曲线,实现平滑过渡。
- systemd集成: 可轻松将其配置为系统服务,开机自动运行。
- 社区驱动: 基于早期作品发展而来,不断迭代改进。
快速上手
只需两步即可启动CoolGPUs:
- 安装依赖:
pip install coolgpus - 启动服务:
sudo $(which coolgpus) --speed 99 99
然后你可以根据需求调整风扇曲线,例如:
sudo $(which coolgpus) --temp 17 84 --speed 15 99
这样,当GPU温度低于17°C时,风扇将保持在15%,超过84°C则转速升至99%。
结语
CoolGPUs的出现解决了Linux环境下无显示器GPU的散热问题,给予你强大的控制权,让散热更加智能。无论是服务器管理员还是DIY爱好者,都值得尝试这款实用的工具。只是请注意,由于项目已停止维护,可能存在未解决的问题,建议在充分理解其工作原理后谨慎使用。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.19 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
680
160
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
661