### 使用 Python 编写持续监控 GPU 温度的脚本 以下是基于 `nvidia-smi` 工具编写的 Python 脚本，该脚本可以周期性地读取 GPU 的核心温度，并将其打印到标准输出或保存至日志文件中。此外，还支持设置温度阈值以发出警告提示。 #### 基础版：仅打印温度 这是一个简单的 Python 脚本，每隔一定时间间隔调用 `nvidia-smi` 并提取当前 GPU 的温度信息： ```python import subprocess import time def get_gpu_temperature(): result = subprocess.run(['nvidia-smi', '--query-gpu=temperature.gpu', '--format=csv,noheader,nounits'], stdout=subprocess.PIPE) return int(result.stdout.decode().strip()) if __name__ == "__main__": interval_seconds = 5 # 设置轮询的时间间隔（秒） try: while True: temp = get_gpu_temperature() print(f"Current GPU Temperature: {temp}°C") # 将温度打印出来 time.sleep(interval_seconds) # 等待指定的时间再继续下一轮检测 except KeyboardInterrupt: print("\nMonitoring stopped by user.") ``` 这段代码定义了一个函数 `get_gpu_temperature()` 来执行 `nvidia-smi` 命令并解析其输出得到具体的数值[^1]。主循环部分则负责按照预设频率重复调用这个方法直至手动终止程序运行为止。 #### 高级版：带告警功能的日志记录器 如果希望增加更多的特性比如当温度过高时发送通知或者把历史数据存储起来以便后续分析的话，则需要用到稍微复杂一点的设计思路如下所示： ```python import datetime import logging from threading import Timer class GPUMonitor(object): def __init__(self, threshold_temp=None, log_file="gpu_log.txt"): self.threshold_temp = threshold_temp or float('inf') self.logger = self.setup_logger(log_file) @staticmethod def setup_logger(logfile): logger = logging.getLogger(__name__) handler = logging.FileHandler(logfile) formatter = logging.Formatter('%(asctime)s %(message)s', datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S') handler.setFormatter(formatter) logger.addHandler(handler) logger.setLevel(logging.INFO) return logger def monitor(self, interval_sec=5): current_temp = self.get_current_gpu_temp() now_str = str(datetime.datetime.now())[:-7] msg = f"{now_str}: Current Temp={current_temp}" if current_temp >= self.threshold_temp: alert_msg = ", ALERT! Exceeded Threshold!" print(msg + alert_msg) self.logger.info(msg + alert_msg) else: print(msg) self.logger.info(msg) timer = Timer(interval_sec, lambda : self.monitor(interval_sec)) timer.daemon=True timer.start() def get_current_gpu_temp(self): res = subprocess.check_output(["nvidia-smi", "--query-gpu=temperature.gpu", "--format=csv,noheader"]) return int(res.strip()) if __name__ == '__main__': mon = GPUMonitor(threshold_temp=80) # 创建实例对象，默认高温预警线为80°C mon.monitor() # 开始定时任务调度 ``` 在这个改进后的版本里面我们创建了一个名为 `GPUMonitor` 的类封装所有的逻辑操作。其中包含了初始化参数配置、实际采集温度的方法以及启动定时器的功能模块等等[^3]^。通过这种方式不仅可以轻松定制各种行为还能保持良好的结构化编程风格便于维护升级等工作开展下去。