La computación de alto rendimiento (HPC) está consiguiendo resolver problemas de forma extraordinariamente rápida para los investigadores, pero su uso implica un consumo energético que es necesario medir, procesar y analizar. En los últimos años, el consumo HPC se ha disparado con el uso masivo de algoritmos de aprendizaje automático en problemas complejos y de alta dimensionalidad. Para medir y procesar este consumo, es necesario tanto construir instrumentos de medición como diseñar interfaces software para facilitar su uso. En este trabajo, proponemos una nueva filosofía de medición diseñada específicamente para el entorno HPC: un sistema compuesto por un dispositivo convencional de medición de energía y una interfaz software de código abierto de dos capas (un controlador y un proxy). El objetivo es proporcionar un sistema que permita a las aplicaciones desarrolladas para ejecutarse en un entorno HPC acceder a su consumo de energía para poder programar su ejecución de forma dinámica, todo ello a través de un dispositivo de medición de bajo coste. Para demostrar su rendimiento, presentamos una implementación del sistema, basada en el dispositivo openZmeter (oZm), el cual se utilizará para medir el comportamiento energético de un programa de machine learning ejecutado en un entorno real HPC.