워크스테이션의 논리 스레드(logical threads)에 맞춰 Libuv 스레드풀(threadpool) 크기 조정
$env:UV_THREADPOOL_SIZE = 24
무거운 파일 버퍼(file buffers)를 처리하기 위해 V8 JavaScript 힙(heap) 할당량을 8GB로 상향
...

module.exports = { apps: [ { name: 'kinetix-console', script: 'server.js', cwd: path.join(dirname, 'console'), env: { NODE_ENV: 'production', PORT: 3000 } }, { name: 'kinetix-telemetry', script: 'telemetry.py', interpreter: 'python', cwd: __dirname, autorestart: true }, { name: 'kinetix-rag-sync', script: 'node', args: ['sync_worker.js'], cwd: path.join(dirname, 'core'), instances: 1, autorestart: true } ] }; ```
 
3. GPU VRAM 및 시스템 텔레메트리 (GPU VRAM & System Telemetry)
추론(inference)을 실행하는 동안 하드웨어 병목 현상(bottlenecks)을 모니터링하기 위해, 2.5초마다 nvidia-smi와 psutil을 쿼리하는 경량 Python 수집기(telemetry.py)를 작성했습니다.

이 코드는 시스템 부하(system load), 활성 온도(active temperatures), 그리고 VRAM 활용률을 로컬 JSON 파일에 기록합니다:
```python import psutil import subprocess import json
def get_gpu_metrics(): try: # VRAM 사용량 및 온도를 위해 nvidia-smi를 쿼리 res = subprocess.check_output([ 'nvidia-smi', '--query-gpu=memory.used,memory.total,temperature.gpu,utilization.gpu', '--format=csv,nounits,noheader' ]).decode('utf-8').strip().split(',') return { 'vram_used': int(res[0]), 'vram_total': int(res[1]), 'temp': int(res[2]), 'utilization': int(res[3]) } except Exception: return None ```
이 JSON 데이터는 포트 3000에서 실행되는 간단한 글래스모픽 대시보드(glassmorphic dashboard)에 의해 가져와지므로, 작업 관리자(Task Manager)를 열어둘 필요 없이 보조 모니터에서 시스템 등급(A+부터 F까지)을 감사할 수 있습니다.

4. 코드 및 링크
Express 대시보드 코드를 포함한 전체 템플릿, 설정 스크립트, 그리고 상세한 시스템 스케줄링 매뉴얼은 여기에서 확인할 수 있습니다: * GitHub Repository: eusoro-stack/kinetix-ide
로컬 모델 파이프라인을 실행하고 있으며 멀티 에이전트 I/O 최적화 방법이나 CPU/GPU 스레드 친화도(thread affinity) 개선에 대한 추천 사항을 논의하고 싶다면, 아래에서 이야기해 봅시다!
   제출자: /u/Embarrassed_Aide1524    r/LocalLLaMA에 제출
[링크]   [댓글]