使用dcgm-exporter监控GPU指标

应用场景

集群中包含GPU节点时，需要了解GPU应用使用节点GPU资源的情况，例如GPU利用率、显存使用量、GPU运行的温度、GPU的功率等。在获取GPU监控指标后，用户可根据应用的GPU指标配置弹性伸缩策略，或者根据GPU指标设置告警规则。本文基于开源Prometheus和DCGM Exporter实现丰富的GPU观测场景，关于DCGM Exporter的更多信息，请参见DCGM Exporter。

前提条件

• 目标集群已创建，且集群中包含GPU节点，并已运行GPU相关业务。
• 在集群中安装CCE AI 套件 (NVIDIA GPU)和云原生监控插件。
  • CCE AI 套件 (NVIDIA GPU)是在容器中使用GPU显卡的设备管理插件，集群中使用GPU节点时必须安装该插件。安装GPU驱动时，需要匹配GPU类型和CUDA版本选择对应的驱动进行安装。
  • 云原生监控插件（kube-prometheus-stack）负责监控集群相关指标信息，安装时可选择对接Grafana，以便获得更好的观测性体验。
    

    • 插件部署模式需选择“Server模式”。
    • 对接Grafana的配置在3.9.0以下版本的云原生监控插件中支持。对于3.9.0及以上版本的插件，如果存在使用Grafana的需求，请单独Grafana插件，详情请参见安装Grafana。

采集GPU监控指标

本文在集群部署dcgm-exporter组件进行GPU指标的采集，同时以9400端口对外暴露GPU指标。

1. 登录一台已绑定EIP的集群节点。
2. 将dcgm-exporter镜像拉取到本地。该镜像地址来自DCGM官方示例，详情请参见https://github.com/NVIDIA/dcgm-exporter/blob/main/dcgm-exporter.yaml。

   docker pull nvcr.io/nvidia/k8s/dcgm-exporter:3.0.4-3.0.0-ubuntu20.04

3. 上传dcgm-exporter镜像到SWR。
   1. （可选）登录SWR管理控制台，选择左侧导航栏的“组织管理”，单击页面右上角的“创建组织”，创建一个组织。

      如已有组织可跳过此步骤。

   2. 在左侧导航栏选择“我的镜像”，单击右侧“客户端上传”，在弹出的页面中单击“生成临时登录指令”，单击复制登录指令。
   3. 在集群节点上执行上一步复制的登录指令，登录成功会显示“Login Succeeded”。
   4. 为dcgm-exporter镜像打标签。

      docker tag [镜像名称1:版本名称1] [镜像仓库地址]/[组织名称]/[镜像名称2:版本名称2]

      • [镜像名称1:版本名称1]：请替换为您本地所要上传的实际镜像的名称和版本名称。
      • [镜像仓库地址]：可在SWR控制台上查询，2中登录指令末尾的域名即为镜像仓库地址。
      • [组织名称]：请替换为1中创建的组织。
      • [镜像名称2:版本名称2]：请替换为SWR镜像仓库中需要显示的镜像名称和镜像版本。

      示例：

      docker tag nvcr.io/nvidia/k8s/dcgm-exporter:3.0.4-3.0.0-ubuntu20.04 swr.cn-east-3.myhuaweicloud.com/container/dcgm-exporter:3.0.4-3.0.0-ubuntu20.04

   5. 上传镜像至镜像仓库。

      docker push [镜像仓库地址]/[组织名称]/[镜像名称2:版本名称2]

      示例：

      docker push swr.cn-east-3.myhuaweicloud.com/container/dcgm-exporter:3.0.4-3.0.0-ubuntu20.04

      终端显示如下信息，表明上传镜像成功。

      489a396b91d1: Pushed 
      ... 
      c3f11d77a5de: Pushed 
      3.0.4-3.0.0-ubuntu20.04: digest: sha256:bd2b1a73025*** size: 2414

   6. 返回容器镜像服务控制台，在“我的镜像”页面，执行刷新操作后可查看到对应的镜像信息。

4. 部署核心组件dcgm-exporter
   在CCE中部署dcgm-exporter，需要添加一些特定配置，才可以正常监控GPU信息。详细yaml如下，其中yaml中标红的部分为较为重要的配置项。

   apiVersion: apps/v1
   kind: DaemonSet
   metadata:
     name: "dcgm-exporter"
     namespace: "monitoring"      #请根据实际情况选择命名空间安装
     labels:
       app.kubernetes.io/name: "dcgm-exporter"
       app.kubernetes.io/version: "3.0.0"
   spec:
     updateStrategy:
       type: RollingUpdate
     selector:
       matchLabels:
         app.kubernetes.io/name: "dcgm-exporter"
         app.kubernetes.io/version: "3.0.0"
     template:
       metadata:
         labels:
           app.kubernetes.io/name: "dcgm-exporter"
           app.kubernetes.io/version: "3.0.0"
         name: "dcgm-exporter"
       spec:
         containers:
         - image: "swr.cn-east-3.myhuaweicloud.com/container/dcgm-exporter:3.0.4-3.0.0-ubuntu20.04"   #dcgm-exporter的SWR镜像地址，该地址为5中的镜像地址。
           env:
           - name: "DCGM_EXPORTER_LISTEN"                   # 服务端口号
             value: ":9400"
           - name: "DCGM_EXPORTER_KUBERNETES"               # 支持Kubernetes指标映射到Pod
             value: "true"
           - name: "DCGM_EXPORTER_KUBERNETES_GPU_ID_TYPE"   # GPU ID类型，可选值为uid或device-name
             value: "device-name"
           name: "dcgm-exporter"
           ports:
           - name: "metrics"
             containerPort: 9400
           resources:      #建议根据实际情况配置资源使用申请值和限制值
             limits:
               cpu: '200m'
               memory: '256Mi'
             requests:
               cpu: 100m
               memory: 128Mi
           securityContext:      #需要给dcgm-exporter容器开启特权模式
             privileged: true
             runAsNonRoot: false
             runAsUser: 0
           volumeMounts:
           - name: "pod-gpu-resources"
             readOnly: true
             mountPath: "/var/lib/kubelet/pod-resources"
           - name: "nvidia-install-dir-host"      #dcgm-exporter镜像中配置的环境变量依赖容器中的/usr/local/nvidia目录下的文件
             readOnly: true
             mountPath: "/usr/local/nvidia"
         volumes:
         - name: "pod-gpu-resources"
           hostPath:
             path: "/var/lib/kubelet/pod-resources"
         - name: "nvidia-install-dir-host"       #GPU驱动的安装目录
           hostPath:
             path: "/opt/cloud/cce/nvidia"       #GPU插件版本为2.0.0及以上时，该驱动的安装目录需替换为"/usr/local/nvidia"
         affinity:       #CCE在创建GPU节点时生成的标签，部署该监控组件可根据这个标签设置节点亲和。
           nodeAffinity:
             requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
               nodeSelectorTerms:
               - matchExpressions:
                 - key: accelerator
                   operator: Exists
   ---
   kind: Service
   apiVersion: v1
   metadata:
     annotations:     #以下注解可以让prometheus自动发现并拉取指标
       prometheus.io/port: "9400"
       prometheus.io/scrape: "true"
     name: "dcgm-exporter"
     namespace: "monitoring"      #请根据实际情况选择命名空间安装
     labels:
       app.kubernetes.io/name: "dcgm-exporter"
       app.kubernetes.io/version: "3.0.0"
   spec:
     selector:
       app.kubernetes.io/name: "dcgm-exporter"
       app.kubernetes.io/version: "3.0.0"
     ports:
     - name: "metrics"
       port: 9400

5. 监控应用GPU指标
   1. 确认dcgm-exporter组件正常运行：

      kubectl get po -n monitoring -owide

      回显如下：

      # kubectl get po -n monitoring -owide
      NAME                                        READY   STATUS    RESTARTS   AGE   IP             NODE           NOMINATED NODE   READINESS GATES
      alertmanager-alertmanager-0                 0/2     Pending   0          19m   <none>         <none>         <none>           <none>
      custom-metrics-apiserver-5bb67f4b99-grxhq   1/1     Running   0          19m   172.16.0.6     192.168.0.73   <none>           <none>
      dcgm-exporter-hkr77                         1/1     Running   0          17m   172.16.0.11    192.168.0.73   <none>           <none>
      grafana-785cdcd47-9jlgr                     1/1     Running   0          19m   172.16.0.9     192.168.0.73   <none>           <none>
      kube-state-metrics-647b6585b8-6l2zm         1/1     Running   0          19m   172.16.0.8     192.168.0.73   <none>           <none>
      node-exporter-xvk82                         1/1     Running   0          19m   192.168.0.73   192.168.0.73   <none>           <none>
      prometheus-operator-5ff8744d5f-mhbqv        1/1     Running   0          19m   172.16.0.7     192.168.0.73   <none>           <none>
      prometheus-server-0                         2/2     Running   0          19m   172.16.0.10    192.168.0.73   <none>           <none>

   2. 调用dcgm-exporter接口，验证采集的应用GPU信息。
      其中172.16.0.11为dcgm-exporter组件的Pod IP。

      curl 172.16.0.11:9400/metrics | grep DCGM_FI_DEV_GPU_UTIL

      

6. Prometheus页面查看指标监控信息。

   安装完Prometheus相关插件后，Prometheus默认会创建ClusterIP类型的服务，如果需要对外暴露，需要将Prometheus发布为外部访问（NodePort类型或LoadBalancer类型），详情请参见使用Prometheus插件监控。

   如下图，可以看到GPU节点上的GPU利用率以及其他相关指标，更多GPU指标请参见可观测指标。

   

7. 登录Grafana页面查看GPU信息

   如您安装了Grafana，您可通过导入NVIDIA DCGM Exporter Dashboard来展示gpu的相关指标信息。

   关于在Grafana导入Dashboard的方法，请参见Manage dashboards。

   

可观测指标

以下是一些常用的GPU观测指标，更多指标详情请参见Field Identifiers。