🚀 Хотите мониторить загрузку вашей NVIDIA GPU прямо из C++?

Вот минимальный пример на C++, который использует nvidia-smi через системный вызов для получения текущей загрузки GPU и использованной памяти.

🛠 Требования:
• Установленный драйвер NVIDIA и утилита nvidia-smi
• C++17 или выше

📄 Код:

#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include <memory>
#include <array>

void get_gpu_utilization() {
    std::array<char, 128> buffer;
    std::string result;

    std::unique_ptr<FILE, decltype(&pclose)> pipe(
        popen("nvidia-smi --query-gpu=utilization.gpu,memory.used,memory.total --format=csv,nounits,noheader", "r"),
        pclose
    );

    if (!pipe) {
        std::cerr << "❌ Ошибка при вызове nvidia-smi" << std::endl;
        return;
    }

    int gpu_id = 0;
    while (fgets(buffer.data(), buffer.size(), pipe.get()) != nullptr) {
        std::string line(buffer.data());
        size_t pos1 = line.find(',');
        size_t pos2 = line.rfind(',');

        std::string util = line.substr(0, pos1);
        std::string mem_used = line.substr(pos1 + 1, pos2 - pos1 - 1);
        std::string mem_total = line.substr(pos2 + 1);

        std::cout << "🖥 GPU " << gpu_id++ << ": " << util << "% load | "
                  << mem_used << " MiB / " << mem_total << " MiB";
    }
}

int main() {
    get_gpu_utilization();
    return 0;
}

📦 Компиляция:

bash
Копировать
Редактировать
g++ gpu_monitor.cpp -o gpu_monitor -std=c++17
📌 Вывод:

🖥 GPU 0: 17% load | 512 MiB / 8192 MiB

🧠 Подходит для:
• Мониторинга GPU в реальном времени
• Интеграции в бэкенды, боты, системы логгинга
• Лёгкой отладки ML/AI-приложений на C++

Sane C++ Libraries — обновление за июнь 2025

🔧 Библиотека продолжает закрывать боль C++-разработчиков: теперь ещё больше асинхронщины и удобных обёрток без лишнего шаблонного ада.

Новое:
✅ Асинхронные операции с файлами и папками
- copy/remove/rename {file|folder}
- open/close/read/write file

✅ Асинхронный UDP:
- SendTo, ReceiveFrom

✅ Улучшения в файловой системе:
- Iterator, Watcher
- Убраны лишние зависимости от памяти

🔗 https://pagghiu.github.io/site/blog/2025-06-30-SaneCppLibrariesUpdate.html
🔗 https://github.com/Pagghiu/SaneCppLibraries/releases/tag/release%2F2025%2F06

@cpluspluc

📥 Palanteer — инструмент для глубокого анализа производительности C++ и Python-приложений. Этот проект предлагает детальную телеметрию: от временных меток выполнения функций до отслеживания потребления памяти и переключений контекста.

Инструмент обладает минималистичной интеграцией: в C++ достаточно подключить один заголовочный файл, а Python-код анализируется автоматически. Визуализация в реальном времени включает временные графики, flame graphs и логи с наносекундным разрешением.

🤖 GitHub

@cpluspluc