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README.md

 # GPU/DCU 资源看板
 
-一个面向测试团队共享使用的 GPU/DCU 服务器占用看板。它通过 SSH 定时在服务器上执行 `hy-smi` 或 `nvidia-smi`，集中展示每台机器的卡数、型号、显存占用、算力占用、温度、功耗、空闲/占用/离线状态。
+一个通过 SSH 采集服务器 GPU/DCU 占用情况的 Web 看板。适合集中查看多台服务器的加速卡状态，支持海光 DCU 和 NVIDIA GPU。
 
-## 推荐使用方式
+看板会定时在目标服务器上执行 `hy-smi` 或 `nvidia-smi`，展示每台服务器的卡数、型号、显存占用、算力占用、温度、功耗、在线状态和分组信息。
 
-最推荐的方式是：**在一台能免密 SSH 登录所有服务器的电脑或跳板机上部署一次，然后把网页地址共享给大家。**
+## 界面预览
 
-这样每个同事不用单独安装，也不用每个人都配置服务器 SSH 密钥。大家只需要访问：
+主界面：
 
-```text
-http://部署机器IP:3066
-```
-
-## 快速启动
+![主界面](docs/主界面.png)
 
-Windows 用户可以双击：
+添加服务器：
 
-```text
-start-windows.bat
-```
+![添加服务器界面](docs/添加服务器界面.png)
 
-或者手动启动：
-
-```powershell
-npm start
-```
+## 功能
 
-默认地址：
+- 添加、编辑、删除服务器。
+- 按服务器状态和分组筛选。
+- 支持海光 DCU：通过 `hy-smi` 采集占用，通过 `hy-smi --showproductname` 识别型号。
+- 支持 NVIDIA GPU：通过 `nvidia-smi` 采集占用和识别型号。
+- 自动识别卡数，不需要手动填写 4 卡或 8 卡。
+- 同时显示显存占用和算力占用。
+- 显存被 vLLM 等服务占用时，即使算力占用为 0，也会判定该卡不可用。
+- 主界面用水位色块展示每张卡的显存和算力占用。
+- 型号只在新增服务器和手动刷新时重新识别，日常自动刷新只采集占用数据。
 
-```text
-http://localhost:3066
-```
+## 环境准备
 
-如果要给同网段同事访问，在部署机器的防火墙放行 `3066` 端口后，让大家访问：
+部署机器需要：
 
-```text
-http://你的电脑IP:3066
-```
+- Node.js：建议 18 或更高版本；当前代码兼容 Node.js 12+。
+- npm：通常随 Node.js 一起安装。
+- OpenSSH 客户端：需要能执行 `ssh`。
+- 网络能访问被监控服务器的 SSH 端口，默认 `22`。
 
-## 使用前提
+被监控服务器需要：
 
-- 部署机器需要安装 Node.js 18 或更高版本。
-- 部署机器需要能通过 SSH 免密登录目标服务器。
-- 海光服务器上需要能执行 `hy-smi`。
-- NVIDIA 服务器上需要能执行 `nvidia-smi`。
+- 海光 DCU 服务器能执行 `hy-smi`。
+- NVIDIA GPU 服务器能执行 `nvidia-smi`。
+- 部署机器必须能免密 SSH 登录被监控服务器。
 
-建议先在部署机器上验证：
+添加服务器前，先在部署机器上验证免密访问和采集命令，例如：
 
-```powershell
+```bash
 ssh root@10.0.0.12 hy-smi
 ssh root@10.0.0.13 nvidia-smi
 ```
 
-## 功能
+如果这里需要输入密码，网页里添加后也会采集失败。需要先把部署机器的 SSH 公钥加入目标服务器的 `authorized_keys`。
+
+## Windows 部署
+
+1. 安装 Node.js。
+
+   下载并安装 Node.js LTS 版本。安装后在 PowerShell 验证：
+
+   ```powershell
+   node -v
+   npm -v
+   ssh -V
+   ```
+
+2. 配置免密 SSH。
+
+   如果本机还没有 SSH key：
+
+   ```powershell
+   ssh-keygen -t ed25519
+   ```
+
+   将 `C:\Users\你的用户名\.ssh\id_ed25519.pub` 的内容追加到每台被监控服务器的 `~/.ssh/authorized_keys`。
+
+3. 启动服务。
+
+   在项目目录执行：
+
+   ```powershell
+   npm start
+   ```
+
+   或双击：
+
+   ```text
+   start-windows.bat
+   ```
+
+4. 打开页面。
+
+   ```text
+   http://localhost:3066
+   ```
+
+   如果要让同网段其他机器访问，需要放行 Windows 防火墙的 `3066` 端口，然后访问：
+
+   ```text
+   http://部署机器IP:3066
+   ```
+
+## Linux 部署
 
-- 网页端添加、编辑、删除服务器。
-- 自动识别卡数。
-- 自动识别显卡型号：
-  - 海光：通过 `hy-smi --showproductname` 识别，例如 `BW100`、`BW150`，未来新型号也会按输出自动提取。
-  - NVIDIA：通过 `nvidia-smi --query-gpu=name` 识别。
-- 同时展示显存占用和算力占用。
-- 显存泄漏或 vLLM 服务未释放显存时，即使算力为 0，也会判定该卡不可用。
-- 主界面水位色块按占用率从下往上填充。
-- 占用颜色分级：绿色、黄绿色、橘色、红色。
-- 默认每 10 秒自动采集一次，也可以点“手动刷新”立即刷新。
+1. 安装 Node.js、npm 和 OpenSSH 客户端。
 
-## 配置说明
+   RHEL/Kylin/CentOS 类系统：
 
-网页里点击“添加服务器”即可写入配置。真实配置保存在：
+   ```bash
+   sudo dnf install -y nodejs npm openssh-clients
+   ```
+
+   Ubuntu/Debian 类系统：
+
+   ```bash
+   sudo apt update
+   sudo apt install -y nodejs npm openssh-client
+   ```
+
+2. 配置免密 SSH。
+
+   ```bash
+   ssh-keygen -t ed25519
+   ```
+
+   将部署机器的公钥追加到每台被监控服务器的 `~/.ssh/authorized_keys`。验证：
+
+   ```bash
+   ssh root@10.0.0.12 hy-smi
+   ssh root@10.0.0.13 nvidia-smi
+   ```
+
+3. 启动服务。
+
+   ```bash
+   cd gpu-dcu-monitor
+   npm start
+   ```
+
+4. 后台常驻运行。
+
+   可以使用 systemd。创建 `/etc/systemd/system/gpu-dcu-monitor.service`：
+
+   ```ini
+   [Unit]
+   Description=GPU DCU Server Monitor
+   After=network-online.target
+   Wants=network-online.target
+
+   [Service]
+   Type=simple
+   WorkingDirectory=/opt/gpu-dcu-monitor
+   Environment=PORT=3066
+   Environment=POLL_INTERVAL_MS=10000
+   Environment=SSH_TIMEOUT_MS=20000
+   ExecStart=/usr/bin/node /opt/gpu-dcu-monitor/server.js
+   Restart=always
+   RestartSec=3
+   User=root
+
+   [Install]
+   WantedBy=multi-user.target
+   ```
+
+   启动并设置开机自启：
+
+   ```bash
+   sudo systemctl daemon-reload
+   sudo systemctl enable --now gpu-dcu-monitor
+   sudo systemctl status gpu-dcu-monitor
+   ```
+
+## 添加服务器
+
+在页面点击“添加服务器”，填写：
+
+- 名称：看板上显示的服务器名称。
+- Host / IP：服务器 IP 或主机名。
+- SSH 用户：默认 `root`。
+- 端口：默认 `22`。
+- 分组：例如通信组、政府组、金融组、NV 环境等。
+- 标签：可选，用于补充公共池、回归、临时等信息。
+- 采集命令：海光选择 `hy-smi`，NVIDIA 选择 `nvidia-smi`。
+
+保存后会立即采集一次，并自动识别卡数和型号。
+
+## 配置文件
+
+真实服务器配置保存在：
 
 ```text
 data/servers.json
 ```
 
-该文件已被 `.gitignore` 忽略，避免把真实服务器地址提交到仓库。示例配置见：
+示例配置：
 
 ```text
 data/servers.sample.json
 ```
 
-服务器支持 `group` 分组字段，适合公共部署时按项目或客户线管理，例如“通信中兴组”“政府联想组”“企业浪潮组”“金融华三组”“深度组”。页面会自动生成分组筛选入口；`tags` 仍然可以用于补充“8卡”“回归”“临时”等标签。
+服务器配置支持 `group` 分组字段。页面会根据已有服务器自动生成分组筛选入口；`tags` 用于补充额外标签。
 
 ## 环境变量
 
+Windows PowerShell 示例：
+
 ```powershell
 $env:PORT=3066
 $env:POLL_INTERVAL_MS=10000
-$env:SSH_TIMEOUT_MS=8000
+$env:SSH_TIMEOUT_MS=20000
 npm start
 ```
 
+Linux 示例：
+
+```bash
+PORT=3066 POLL_INTERVAL_MS=10000 SSH_TIMEOUT_MS=20000 npm start
+```
+
 常用配置：
 
 - `PORT`：网页端口，默认 `3066`。
 - `POLL_INTERVAL_MS`：自动采集间隔，默认 `10000` 毫秒。
-- `SSH_TIMEOUT_MS`：单台服务器 SSH/采集命令超时，默认 `20000` 毫秒。NVIDIA 机器首次执行 `nvidia-smi` 较慢时可以继续调大。
+- `SSH_TIMEOUT_MS`：单台服务器 SSH/采集命令超时，默认 `20000` 毫秒。部分 NVIDIA 机器执行 `nvidia-smi` 较慢时可以继续调大。
 - `SSH_PATH`：自定义 SSH 程序路径。Windows 默认使用 `C:\Windows\System32\OpenSSH\ssh.exe`。
 
-## 上传到 GitHub
+## 运维命令
 
-首次上传：
+systemd 部署时常用命令：
 
-```powershell
-git init
-git add .
-git commit -m "Initial GPU DCU monitor"
-git branch -M main
-git remote add origin https://github.com/你的用户名/你的仓库名.git
-git push -u origin main
+```bash
+systemctl status gpu-dcu-monitor
+systemctl restart gpu-dcu-monitor
+journalctl -u gpu-dcu-monitor -f
 ```
 
-后续更新：
+检查端口：
 
-```powershell
-git add .
-git commit -m "Update dashboard"
-git push
+```bash
+ss -lntp | grep 3066
 ```
 
-## 给同事一键使用
-
-最简单的方式：
-
-1. 在 GitHub 页面点击 `Code` -> `Download ZIP`。
-2. 解压 ZIP。
-3. 双击 `start-windows.bat`。
-4. 打开或分享 `http://localhost:3066` / `http://部署机器IP:3066`。
-
-更推荐的团队方式：
-
-1. 由你在一台固定机器上运行 `start-windows.bat`。
-2. 你在网页里添加所有服务器。
-3. 同事只访问 `http://部署机器IP:3066`。
-
-如果你想做到真正的“无需安装 Node.js，双击一个 exe 就能运行”，后续可以再做 Windows 打包版。常见路线是 Electron、pkg/nexe 或 Inno Setup，但会比当前轻量 Web 版复杂一些。
-
 ## 注意事项
 
-- 不要把 `data/servers.json` 提交到 GitHub，里面可能包含内部服务器 IP。
-- 不要把 SSH 私钥提交到 GitHub。
-- 如果同事访问不了网页，优先检查部署机器防火墙是否放行了 `3066` 端口。
+- 如果页面能打开但服务器显示离线，优先在部署机器上手动执行 `ssh root@目标IP hy-smi` 或 `ssh root@目标IP nvidia-smi`。
+- 如果 NVIDIA 服务器偶发超时，可以调大 `SSH_TIMEOUT_MS`。
+- 如果多人共同查看，建议部署在一台固定机器上，由这台机器统一采集。