监控GPU资源指标

通过Prometheus和Grafana，可以实现对GPU资源指标的观测。本文以实际示例介绍如何通过Prometheus查看集群的GPU显存的使用。

本文将通过一个示例应用演示如何监控GPU资源指标，具体步骤如下：

访问Prometheus
（可选）为Prometheus绑定LoadBalancer类型的Service，支持从外部访问Prometheus。
监控GPU指标
在集群中部署使用GPU能力的工作负载，将自动上报GPU监控指标。
访问Grafana
从Grafana可视化面板中查看Prometheus的监控数据。

前提条件

集群中已安装云原生监控插件插件。
集群中已安装CCE AI套件（NVIDIA GPU）插件，且插件版本不低于2.0.10。
如果需要监控GPU虚拟化监控指标，集群中需要已安装Volcano调度器插件，且插件版本不低于1.10.5。

访问Prometheus

Prometheus插件安装完成后会在集群中部署一系列工作负载和Service。其中Prometheus的Server端会在monitoring命名空间下以有状态工作负载进行部署。

您可以创建一个公网LoadBalancer类型Service，这样就可以从外部访问Prometheus。

登录CCE控制台，选择一个已安装Prometheus的集群，单击集群名称进入集群，在左侧导航栏中选择“服务”。

单击右上角“YAML创建”，创建一个公网LoadBalancer类型的Service。

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: prom-lb     #服务名称，可自定义
  namespace: monitoring
  labels:
    app: prometheus
    component: server
  annotations:
    kubernetes.io/elb.id: 038ff***     #请替换为集群所在VPC下的ELB实例ID，且ELB实例为公网访问类型
spec:
  ports:
    - name: cce-service-0
      protocol: TCP
      port: 88             #服务端口号，可自定义
      targetPort: 9090     #Prometheus的默认端口号，无需更改
  selector:                #标签选择器可根据Prometheus Server实例的标签进行调整
    app.kubernetes.io/name: prometheus
    prometheus: server
  type: LoadBalancer

创建完成后在浏览器访问“负载均衡公网IP地址:服务端口”，访问Prometheus。

图1 访问Prometheus
单击“Status > Targets”，可以查看到Prometheus监控了哪些目标。

图2 查看监控目标

监控GPU指标

创建一个使用GPU的工作负载，等工作负载正常运行后，访问Prometheus，在“Graph”页面中，查看GPU指标。

图3 查看GPU监控指标
点击放大

表1 GPU基础监控指标
类型	指标	监控级别	说明
利用率指标	cce_gpu_utilization	GPU卡	GPU卡算力使用率
	cce_gpu_memory_utilization	GPU卡	GPU卡显存使用率
	cce_gpu_encoder_utilization	GPU卡	GPU卡编码使用率
	cce_gpu_decoder_utilization	GPU卡	GPU卡解码使用率
	cce_gpu_utilization_process	GPU进程	GPU各进程算力使用率
	cce_gpu_memory_utilization_process	GPU进程	GPU各进程显存使用率
	cce_gpu_encoder_utilization_process	GPU进程	GPU各进程编码使用率
	cce_gpu_decoder_utilization_process	GPU进程	GPU各进程解码使用率
内存指标	cce_gpu_memory_used	GPU卡	GPU显存使用量
	cce_gpu_memory_total	GPU卡	GPU显存总量
	cce_gpu_memory_free	GPU卡	GPU显存空闲量
	cce_gpu_bar1_memory_used	GPU卡	GPU bar1 内存使用量
	cce_gpu_bar1_memory_total	GPU卡	GPU bar1 内存总量
频率	cce_gpu_clock	GPU卡	GPU时钟频率
	cce_gpu_memory_clock	GPU卡	GPU显存频率
	cce_gpu_graphics_clock	GPU卡	GPU图形处理器频率
	cce_gpu_video_clock	GPU卡	GPU视频处理器频率
物理状态数据	cce_gpu_temperature	GPU卡	GPU温度
	cce_gpu_power_usage	GPU卡	GPU功率
	cce_gpu_total_energy_consumption	GPU卡	GPU总能耗
带宽数据	cce_gpu_pcie_link_bandwidth	GPU卡	GPU PCIE 带宽
	cce_gpu_nvlink_bandwidth	GPU卡	GPU nvlink 带宽
	cce_gpu_pcie_throughput_rx	GPU卡	GPU PCIE 接收带宽
	cce_gpu_pcie_throughput_tx	GPU卡	GPU PCIE 发送带宽
	cce_gpu_nvlink_utilization_counter_rx	GPU卡	GPU nvlink 接收带宽
	cce_gpu_nvlink_utilization_counter_tx	GPU卡	GPU nvlink 发送带宽
隔离内存页面	cce_gpu_retired_pages_sbe	GPU卡	GPU单比特错误隔离页数量
隔离内存页面	cce_gpu_retired_pages_dbe	GPU卡	GPU双比特错误隔离页数量

表2 GPU虚拟化监控指标
指标	监控级别	说明
xgpu_memory_total	GPU进程	GPU虚拟化显存总量。
xgpu_memory_used	GPU进程	GPU虚拟化显存使用量。
xgpu_core_percentage_total	GPU进程	GPU虚拟化算力总量。
xgpu_core_percentage_used	GPU进程	GPU虚拟化算力使用量。
gpu_schedule_policy	GPU卡	GPU虚拟化分三种模式： 0：显存隔离算力共享模式 1：显存算力隔离模式 2：默认模式，表示当前卡还没被用于GPU虚拟化设备分配。
xgpu_device_health	GPU卡	GPU虚拟化设备的健康情况。 0：表示GPU虚拟化设备为健康状态。 1：表示GPU虚拟化设备为非健康状态。

访问Grafana

Prometheus插件同时安装了Grafana（一款开源可视化工具），并且与Prometheus进行了对接。您可以创建一个公网LoadBalancer类型Service，这样就可以从公网访问Grafana，从Grafana中看到Prometheus的监控数据。

单击访问地址，访问Grafana，选择合适的DashBoard，即可以查到相应的聚合内容。

登录CCE控制台，选择一个已安装Prometheus插件的集群，单击集群名称进入集群，在左侧导航栏中选择“服务”。

单击右上角“YAML创建”，为Grafana创建一个公网LoadBalancer类型Service。

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: grafana-lb     #服务名称，可自定义
  namespace: monitoring
  labels:
    app: grafana
  annotations:
    kubernetes.io/elb.id: 038ff***     #请替换为集群所在VPC下的ELB实例ID，且ELB实例为公网访问类型
spec:
  ports:
    - name: cce-service-0
      protocol: TCP
      port: 80     #服务端口号，可自定义
      targetPort: 3000     #Grafana的默认端口号，无需更改
  selector:
    app: grafana
  type: LoadBalancer