gpuctl:GPU监控和故障通知

【文件属性】：
文件名称：gpuctl:GPU监控和故障通知
文件大小：22KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-03-28 09:56:19
ai amd gpu ethereum temperature GPU监控和故障通知 虽然在使用GPU混合低温货币时，尽管GPU具有内置的热控制功能，但是它可能无法安装在某些环境中，并且会导致哈希率降低甚至GPU故障。 该项目提供了一个工具来： 根据检测到的温度改变风扇转速 在GPU的当前温度超过定义的阈值时执行自定义操作脚本 在GPU的当前哈希率低于定义的阈值时执行自定义操作脚本 当前，动作脚本示例基于 ，对于不同的矿工，可能需要在本地进行定制。 环境与安装 英特尔CPU / 16G RAM Ubuntu 18.4 / Python3 环境设定 要配置Nvidia的GPU，需要设置以下环境。 export DISPLAY=:0 export XAUTHORITY=/var/run/lightdm/root/:0 export NO_AT_BRIDGE=1 克隆源 https://github.com/Ed-Yang/gpuctl 设置Py

【文件预览】：
gpuctl-main
----setup.py(714B)
----.gitignore(1KB)
----requirements.txt(14B)
----gpuctl()
--------gpu_amd.py(3KB)
--------__init__.py(657B)
--------utils.py(2KB)
--------gpu_dev.py(6KB)
--------gpu_ctl.py(7KB)
--------main.py(6KB)
--------gpu_mock.py(511B)
--------gpu_nv.py(2KB)
----doc()
--------notes.md(3KB)
----scripts()
--------alarm.sh(48B)
--------restart.sh(567B)
--------reboot.sh(568B)
--------rate.sh(613B)
----README.md(9KB)
----tests()
--------test_dev.py(2KB)
--------ok.sh(32B)
--------test_gpuctl.py(3KB)
--------test_gpu.py(2KB)
--------test_utils.py(1KB)
--------nak.sh(20B)
----.vscode()
--------settings.json(304B)
--------launch.json(3KB)
----.circleci()
--------config.yml(888B)