NVIDIA GPUの温度をPythonで取得する方法

NVIDIA GPUの温度はタスクマネージャーやWeights & Biasesなどから確認することができますが、Pythonスクリプトで取得したいことがあります。例えば、一定温度を超えた場合は10minスリープさせる、あるいは緊急停止するなどの用途を想定しています。
この記事では、NVIDIA GPUの温度をPythonで取得する3つの方法を紹介します。

方法①：pyNVMLを使う

NVIDIA公式のpyNVML（Python bindings to the NVIDIA Management Library）を使う方法です。公式ライブラリならではの安心感があります。特段理由がなければ、こちらの方法①をオススメします。

pip install nvidia-ml-py

import pynvml

pynvml.nvmlInit()

device_count = pynvml.nvmlDeviceGetCount()

for i in range(device_count):
    handle = pynvml.nvmlDeviceGetHandleByIndex(i)
    name = pynvml.nvmlDeviceGetName(handle)
    temp = pynvml.nvmlDeviceGetTemperature(handle, pynvml.NVML_TEMPERATURE_GPU)

    print(f"GPU {i} ({name}): {temp}°C")

pynvml.nvmlShutdown()

GPU 0 (NVIDIA GeForce RTX 5090): 49°C

方法②：GPUtilを使う方法

GPUtilはnvidia-smiを使用してNVIDA GPUからGPUの情報を取得するためのサードパーティライブラリです。開発が2018年12月に終了していますが、シンプルで使いやすいメリットがあります。nvidia-smiのインターフェースは安定しているため、現在でも問題なく使用できます。

pip install gputil

import GPUtil

# 全GPUの情報を取得
gpus = GPUtil.getGPUs()

for gpu in gpus:
    print(f"GPU {gpu.id}: {gpu.name}")
    print(f"  温度: {gpu.temperature}°C")
    print(f"  使用率: {gpu.load * 100}%")
    print(f"  メモリ使用: {gpu.memoryUsed}MB / {gpu.memoryTotal}MB")

GPU 0: NVIDIA GeForce RTX 5090
  温度: 49.0°C
  使用率: 99.0%
  メモリ使用: 31906.0MB / 32607.0MB

方法③：nvidia-smi + サブプロセス

nvidia-smiをサブプロセスで呼び出す方法です。方法①、②とは異なり、外部ライブラリを使わないメリットがあります。

import subprocess


def get_nvidia_gpu_temp_smi() -> float:
    """nvidia-smiコマンドを使ってNVIDIA GPUの温度を取得する"""
    temps = []

    # 温度を取得するコマンド
    command = [
        "nvidia-smi",
        "--query-gpu=temperature.gpu",
        "--format=csv,noheader,nounits"
    ]
    # コマンドを実行し、標準出力を取得
    result = subprocess.run(command, capture_output=True, text=True, check=True, encoding='utf-8')
    output = result.stdout.strip()

    # 出力を行ごとに分割し変換
    temps = [float(temp) for temp in output.splitlines()]
    return sum(temps) / len(temps)


if __name__ == "__main__":
    gpu_temperature = get_nvidia_gpu_temp_smi()
    print(f"{gpu_temperature}°C")

49.0°C