GPU-Usage-Audit : et si le GPU ne faisait pas que « ne rien faire », mais restait aussi « monopolisé » ?!

Quand nvidia-smi affiche une utilisation de 1 %, la carte semble libre,
mais si quelqu’un a laissé 8 Go alloués dans un notebook Jupyter avant de s’absenter,
personne d’autre ne peut utiliser ce GPU.
Sur un serveur partagé ou un GPU facturé à l’heure, c’est un gaspillage invisible.

C’est pour ça que j’ai créé GPU-Usage-Audit !

Si le driver NVIDIA est installé, l’outil enregistre les métriques GPU dans SQLite, puis génère ensuite un rapport.

Le rapport divise le temps d’usage du GPU non pas en deux, mais en trois catégories.
Le temps de calcul effectif, le temps où il est complètement libre, et le temps « idle-held », où la mémoire est réservée mais aucun calcul n’est en cours.

La plupart des outils regroupent les deux dernières catégories, mais c’est précisément là que se cache le gaspillage.
Le temps monopolisé est converti en GPU-hours, et si l’outil est exécuté par utilisateur, il montre aussi qui occupe combien de ressources.

Installation et lancement en une seule ligne : uv tool install gpu-usage-audit && gua daemon !

Une fois les données accumulées, il suffit de lancer gua report pour voir le rapport,
et si vous voulez voir le résultat sans attendre de données réelles, vous pouvez essayer des données factices avec gua demo.