使用哪些组件可以使prometheus监控到宿主机中多个docker容器中的gpu信息，具体的使用方法是怎样,Grafana展示页面使用的json文件也提供一下

要监控docker容器中的GPU信息，可以使用NVIDIA GPU Exporter组件。该组件可以在容器中运行，并且可以收集与NVIDIA GPU相关的指标，并将其暴露给Prometheus。

下面是使用NVIDIA GPU Exporter监控docker容器中GPU信息的步骤：

1. 在宿主机上安装NVIDIA Docker插件。
2. 在容器中安装NVIDIA GPU Exporter组件。可以使用Dockerfile文件来构建包含该组件的镜像。
3. 在容器中启动NVIDIA GPU Exporter组件，并将其暴露给Prometheus。
4. 在Prometheus中配置NVIDIA GPU Exporter的目标，以便Prometheus可以定期收集该组件暴露的指标。
5. 在Grafana中使用Prometheus数据源配置仪表盘，并使用json文件定义面板。

下面是一个简单的docker-compose.yml文件示例，用于在容器中启动NVIDIA GPU Exporter组件：

version: '3'
services:
  gpu-exporter:
    image: nvidia/gpu-exporter
    command: --no-collector.gpu.thermal --no-collector.gpu.ecc --no-collector.nvml.gpu
    ports:
      - "9400:9400"
    devices:
      - /dev/nvidia0:/dev/nvidia0
      - /dev/nvidia1:/dev/nvidia1
      - /dev/nvidia2:/dev/nvidia2

在上面的示例中，NVIDIA GPU Exporter组件将在容器中运行，并将其暴露给宿主机的9400端口。该组件将收集与GPU温度、ECC和NVML相关的指标，并将其暴露给Prometheus。此外，该组件还需要访问宿主机上的NVIDIA GPU设备，因此需要将宿主机上的设备映射到容器中。

下面是一个简单的Prometheus配置文件示例，用于收集NVIDIA GPU Exporter组件暴露的指标：

global:
  scrape_interval: 15s

scrape_configs:
  - job_name: 'gpu-exporter'
    scrape_interval: 5s
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9400']

在上面的示例中，Prometheus将每5秒钟收集一次来自localhost:9400的指标。

最后，使用Grafana创建仪表盘，并使用json文件定义面板。以下是一个简单的面板json文件示例：

{
  "title": "GPU Metrics",
  "gridPos": {
    "x": 0,
    "y": 0,
    "w": 12,
    "h": 8
  },
  "targets": [
    {
      "expr": "nvidia_gpu_duty_cycle{gpu=\"0\"}",
      "refId": "A"
    },
    {
      "expr": "nvidia_gpu_memory_used{gpu=\"0\"}",
      "refId": "B"
    },
    {
      "expr": "nvidia_gpu_power_usage{gpu=\"0\"}",
      "refId": "C"
    }
  ],
  "type": "graph",
  "id": 1
}

在上面的示例中，面板将显示与GPU占用率、内存使用情况和功率使用情况相关的指标。这些指标将从Prometheus中获取。