Релиз nvtop 3.3.0: универсальный мониторинг для современных GPU
Состоялся релиз открытой утилиты nvtop 3.3.0 для интерактивного мониторинга GPU. Инструмент поддерживает широкий спектр устройств от NVIDIA и AMD до ускорителей Apple, Google и Huawei, позволяя отслеживать нагрузку и память на одном экране.
16 января 2026 года разработчики представили версию 3.3.0 популярного инструмента nvtop. Эта утилита с открытым исходным кодом предназначена для визуализации состояния графических процессоров и специализированных вычислительных модулей в режиме реального времени. Программа предоставляет детальную информацию о текущей загрузке чипов, объеме занятой видеопамяти и динамике тактовых частот. Пользователи могут идентифицировать конкретные процессы, которые создают максимальное давление на аппаратные ресурсы.
Широкая совместимость и функциональность
Список поддерживаемого оборудования охватывает практически всех ключевых игроков рынка. Помимо традиционных решений от NVIDIA, AMD и Intel (драйверы i915/Xe), реализована совместимость с мобильными платформами Apple серий M1 и M2, а также чипами Qualcomm Adreno. Для сегмента искусственного интеллекта и серверных вычислений добавлена работа с Google TPU, Huawei Ascend, MetaX и Enflame. Дополнительно включена поддержка контроллеров Broadcom VideoCore и Rockchip. Одной из ключевых особенностей интерфейса является способность агрегировать данные от нескольких устройств на едином рабочем пространстве.
Контекст
Рост популярности данного проекта обусловлен серьезной фрагментацией рынка ускорителей. Если раньше системным администраторам и разработчикам требовались отдельные проприетарные инструменты для каждого вендора, то теперь единый интерфейс позволяет контролировать гетерогенные системы. Это особенно актуально для современных дата-центров, где в рамках одной стойки могут соседствовать тензорные процессоры и классические видеокарты.
Что это значит
Переход к актуальной ветке подтверждает статус утилиты как отраслевого стандарта для консольного мониторинга. Открытая лицензия способствует быстрой адаптации софта под новые архитектуры, что критично в условиях стремительного развития нейросетевых технологий. Для конечного пользователя это означает упрощение диагностики производительности в сложных многопоточных задачах без необходимости переключения между различными диагностическими панелями.
