rapidsai/jupyterlab-nvdashboard

这是什么？

核心功能

• 01显示 GPU 计算利用率和显存占用图表。
• 02展示 PCIe 与 NVLink 吞吐量指标。
• 03在时间序列图表上拖拽选择时间范围。
• 04多图页面的提示框按同一时间点对齐。
• 05在笔记本工具栏中开关 cuDF pandas 和 cuML 加速器，无需修改代码。

适用场景

• 在 JupyterLab 笔记本中训练或运行模型时监控 GPU 负载。
• 开启加速后确认 pandas 或 scikit-learn 代码是否真正使用了 GPU。
• 调试时回看一段时间内的显存和吞吐量变化。

快速上手

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   从 PyPI 安装（稳定版）

   pip install jupyterlab-nvdashboard
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   或从 conda-forge 安装（稳定版）

   conda install -c conda-forge jupyterlab-nvdashboard

使用前须知

• !需要 JupyterLab v4 或更高版本，因为 v4 仅支持 JupyterLab v4+。
• !只有在 notebook 环境中安装了 cuDF 或 cuML 时，GPU 加速器控件才会显示。

收录于专题

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常见问题

jupyterlab-nvdashboard 是什么？

为 JupyterLab 添加 GPU 监控面板，可在笔记本内查看计算、显存、PCIe 和 NVLink 使用情况。 JupyterLab NVdashboard 是一个 JupyterLab 扩展，可以在使用笔记本和文件的同一界面中显示 GPU 使用情况面板。它展示 GPU 计算利用率、显存占用、PCIe 吞吐量和 NVLink 吞吐量等硬件指标，无需离开开发环境即可观察硬件状态。

jupyterlab-nvdashboard 可以免费使用吗？用的什么许可证？

jupyterlab-nvdashboard 以 BSD-3-Clause 许可证开源。用于商业产品前，请先确认许可证条款。

jupyterlab-nvdashboard 还在维护吗？

活跃维护中。jupyterlab-nvdashboard 最近一次提交是在 2026年10月27日。

jupyterlab-nvdashboard 适合用来做什么？

在 JupyterLab 笔记本中训练或运行模型时监控 GPU 负载。 开启加速后确认 pandas 或 scikit-learn 代码是否真正使用了 GPU。 调试时回看一段时间内的显存和吞吐量变化。

jupyterlab-nvdashboard 怎么安装和运行？

从 PyPI 安装（稳定版）: pip install jupyterlab-nvdashboard 或从 conda-forge 安装（稳定版）: conda install -c conda-forge jupyterlab-nvdashboard

在哪里获取 jupyterlab-nvdashboard？

源代码和安装说明在 GitHub 上：https://github.com/rapidsai/jupyterlab-nvdashboard