rapidsai/jupyterlab-nvdashboard

어떤 프로젝트인가요?

핵심 기능

• 01GPU 연산 사용률과 GPU 메모리 소비량 차트를 표시합니다.
• 02PCIe 및 NVLink 처리량 지표를 보여 줍니다.
• 03시계열 차트에서 드래그해 시간 범위를 선택할 수 있습니다.
• 04차트 간 툴팁을 같은 시점에 맞춰 정렬합니다.
• 05코드를 변경하지 않고 노트북 툴바에서 cuDF pandas와 cuML 가속기를 켜고 끌 수 있습니다.

활용 사례

• JupyterLab 노트북에서 모델을 학습하거나 실행하는 동안 GPU 부하를 모니터링합니다.
• 가속기를 켠 뒤 pandas 또는 scikit-learn 코드가 실제로 GPU를 사용하는지 확인합니다.
• 디버깅 중 과거 시간 범위의 메모리 및 처리량 지표를 비교합니다.

빠른 시작

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   PyPI에서 설치(안정 버전)

   pip install jupyterlab-nvdashboard
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   또는 conda-forge에서 설치(안정 버전)

   conda install -c conda-forge jupyterlab-nvdashboard

사용 전 알아둘 점

• !JupyterLab v4 이상이 필요합니다. v4 이상만 지원합니다.
• !GPU 가속기 컨트롤은 노트북 환경에 cuDF 또는 cuML이 설치된 경우에만 표시됩니다.

포함된 컬렉션

토픽

자주 묻는 질문

jupyterlab-nvdashboard은(는) 무엇인가요?

노트북 안에서 GPU 연산, 메모리, PCIe, NVLink 사용량을 모니터링하는 대시보드를 제공하는 JupyterLab 확장 프로그램입니다. JupyterLab NVdashboard는 현재 작업 중인 노트북과 파일 옆에 GPU 사용량 대시보드를 표시하는 JupyterLab 확장 프로그램입니다. GPU 연산 사용률, GPU 메모리 소비량, PCIe 처리량, NVLink 처리량 등 시스템 하드웨어 지표를 차트로 보여 주므로 개발 환경을 벗어나지 않고도 하드웨어 활동을 확인할 수 있습니다.

jupyterlab-nvdashboard은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?

jupyterlab-nvdashboard은(는) BSD-3-Clause 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.

jupyterlab-nvdashboard은(는) 아직 유지보수되고 있나요?

활발히 유지보수 중. jupyterlab-nvdashboard의 마지막 커밋은 2026년 10월 27일입니다.

jupyterlab-nvdashboard은(는) 어디에 사용할 수 있나요?

JupyterLab 노트북에서 모델을 학습하거나 실행하는 동안 GPU 부하를 모니터링합니다. 가속기를 켠 뒤 pandas 또는 scikit-learn 코드가 실제로 GPU를 사용하는지 확인합니다. 디버깅 중 과거 시간 범위의 메모리 및 처리량 지표를 비교합니다.

jupyterlab-nvdashboard는 어떻게 설치하나요?

PyPI에서 설치(안정 버전): pip install jupyterlab-nvdashboard 또는 conda-forge에서 설치(안정 버전): conda install -c conda-forge jupyterlab-nvdashboard

jupyterlab-nvdashboard은(는) 어디서 받을 수 있나요?

소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/rapidsai/jupyterlab-nvdashboard