网络
虚拟私有云 VPC
弹性公网IP EIP
弹性负载均衡 ELB
NAT网关 NAT
云专线 DC
虚拟专用网络 VPN
云连接 CC
VPC终端节点 VPCEP
企业路由器 ER
企业交换机 ESW
全球加速 GA
企业连接 EC
云原生应用网络 ANC
安全与合规
安全技术与应用
Web应用防火墙 WAF
企业主机安全 HSS
云防火墙 CFW
安全云脑 SecMaster
DDoS防护 AAD
数据加密服务 DEW
数据库安全服务 DBSS
云堡垒机 CBH
数据安全中心 DSC
云证书管理服务 CCM
威胁检测服务 MTD
态势感知 SA
认证测试中心 CTC
边缘安全 EdgeSec
应用中间件
微服务引擎 CSE
分布式消息服务Kafka版
分布式消息服务RabbitMQ版
分布式消息服务RocketMQ版
API网关 APIG
分布式缓存服务 DCS
多活高可用服务 MAS
事件网格 EG
管理与监管
统一身份认证服务 IAM
消息通知服务 SMN
云监控服务 CES
应用运维管理 AOM
应用性能管理 APM
云日志服务 LTS
云审计服务 CTS
标签管理服务 TMS
配置审计 Config
应用身份管理服务 OneAccess
资源访问管理 RAM
组织 Organizations
资源编排服务 RFS
优化顾问 OA
IAM 身份中心
云运维中心 COC
资源治理中心 RGC
解决方案
高性能计算 HPC
SAP
混合云灾备
开天工业工作台 MIW
Haydn解决方案工厂
数字化诊断治理专家服务
云生态
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合作伙伴中心
华为云开发者学堂
华为云慧通差旅
开发与运维
软件开发生产线 CodeArts
需求管理 CodeArts Req
流水线 CodeArts Pipeline
代码检查 CodeArts Check
编译构建 CodeArts Build
部署 CodeArts Deploy
测试计划 CodeArts TestPlan
制品仓库 CodeArts Artifact
移动应用测试 MobileAPPTest
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性能测试 CodeArts PerfTest
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Astro工作流 AstroFlow
代码托管 CodeArts Repo
漏洞管理服务 CodeArts Inspector
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弹性云服务器 ECS
Flexus云服务
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云手机服务器 CPH
专属主机 DeH
弹性伸缩 AS
镜像服务 IMS
函数工作流 FunctionGraph
云耀云服务器(旧版)
VR云渲游平台 CVR
Huawei Cloud EulerOS
云化数据中心 CloudDC
网络
虚拟私有云 VPC
弹性公网IP EIP
弹性负载均衡 ELB
NAT网关 NAT
云专线 DC
虚拟专用网络 VPN
云连接 CC
VPC终端节点 VPCEP
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内容分发网络 CDN
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智能边缘平台 IEF
CloudPond云服务
安全与合规
安全技术与应用
Web应用防火墙 WAF
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云防火墙 CFW
安全云脑 SecMaster
DDoS防护 AAD
数据加密服务 DEW
数据库安全服务 DBSS
云堡垒机 CBH
数据安全中心 DSC
云证书管理服务 CCM
威胁检测服务 MTD
态势感知 SA
认证测试中心 CTC
边缘安全 EdgeSec
大数据
MapReduce服务 MRS
数据湖探索 DLI
表格存储服务 CloudTable
可信智能计算服务 TICS
推荐系统 RES
云搜索服务 CSS
数据可视化 DLV
数据接入服务 DIS
数据仓库服务 GaussDB(DWS)
数据治理中心 DataArts Studio
湖仓构建 LakeFormation
智能数据洞察 DataArts Insight
应用中间件
微服务引擎 CSE
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分布式消息服务RabbitMQ版
分布式消息服务RocketMQ版
API网关 APIG
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多活高可用服务 MAS
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开天集成工作台 MSSI
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云手机服务 KooPhone
组织成员账号 OrgID
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管理与监管
统一身份认证服务 IAM
消息通知服务 SMN
云监控服务 CES
应用运维管理 AOM
应用性能管理 APM
云日志服务 LTS
云审计服务 CTS
标签管理服务 TMS
配置审计 Config
应用身份管理服务 OneAccess
资源访问管理 RAM
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优化顾问 OA
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云运维中心 COC
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云数据库 GeminiDB
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路网数字化服务 DRIS
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设备发放 IoTDP
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GPU监控指标说明

更新时间:2025-02-06 GMT+08:00
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CCE AI套件(NVIDIA GPU)插件提供GPU监控指标,并集成了DCGM-Exporter组件(要求插件版本2.7.32+),引入更丰富的GPU可观测性场景。本文介绍CCE AI套件(NVIDIA GPU)插件指标的详细信息。

计费说明

GPU指标作为自定义指标,如果将该指标上报至AOM,将进行按需收费。为避免产生额外的费用,建议在启用此功能前仔细阅读价格详情,了解按需计费详细情况。

CCE提供的GPU监控指标

说明:

CCE AI套件(NVIDIA GPU)插件版本为2.1.24、2.7.40及以上时,GPU基础指标中增加了读取xgpu算力使用量、XGPU内存使用量和XGPU内存总量的能力。

  • cce_gpu_memory_total支持采集xgpu_memory_total数据
  • cce_gpu_memory_used支持采集xgpu_memory_used数据
  • cce_gpu_utilization支持采集xgpu_core_percentage_used数据

CCE指标在显示GPU数据时会同步显示xgpu指标数据,其中XGPU数据会通过gpu_index标签进行区分,格式为{gpu_index="M|N"},M为GPU卡序号(gpu_index),N为该卡上的XGPU实例序号(xgpu_index)。您可以使用该指标的gpu_index标签筛选XGPU指标。如:

cce_gpu_memory_used{gpu_index="0|1"} 16000

表示GPU0卡上xgpu_index为1的XGPU内存使用量为16000字节。

如您不需要查看XGPU指标,可以通过标签正则进行过滤,如:

cce_gpu_memory_used{gpu_index=~"[^|]"}
表1 GPU基础监控指标

类型

指标

指标类型

单位

监控级别

说明

利用率指标

cce_gpu_utilization

Gauge

%

GPU卡

GPU卡算力使用率

说明:

插件版本为2.1.24、2.7.40及以上时,该指标可以同时查询对应的XGPU指标(xgpu_core_percentage_used)。

您可以使用该指标的gpu_index标签筛选XGPU指标,例如gpu_index=0|0标签表示第0张GPU卡,第0个XGPU实例。

cce_gpu_memory_utilization

Gauge

%

GPU卡

GPU卡显存使用率

cce_gpu_encoder_utilization

Gauge

%

GPU卡

GPU卡编码使用率

cce_gpu_decoder_utilization

Gauge

%

GPU卡

GPU卡解码使用率

cce_gpu_utilization_process

Gauge

%

GPU进程

GPU各进程算力使用率

cce_gpu_memory_utilization_process

Gauge

%

GPU进程

GPU各进程显存使用率

cce_gpu_encoder_utilization_process

Gauge

%

GPU进程

GPU各进程编码使用率

cce_gpu_decoder_utilization_process

Gauge

%

GPU进程

GPU各进程解码使用率

内存指标

cce_gpu_memory_used

Gauge

Byte

GPU卡

GPU显存使用量

说明:

插件版本为2.1.24、2.7.40及以上时,该指标可以同时查询对应的XGPU指标(xgpu_memory_used)。

您可以使用该指标的gpu_index标签筛选XGPU指标,例如gpu_index=0|0标签表示第0张GPU卡,第0个XGPU实例。

cce_gpu_memory_total

Gauge

Byte

GPU卡

GPU显存总量

说明:

插件版本为2.1.24、2.7.40及以上时,该指标可以同时查询对应的XGPU指标(xgpu_memory_total)。

您可以使用该指标的gpu_index标签筛选XGPU指标,例如gpu_index=0|0标签表示第0张GPU卡,第0个XGPU实例。

cce_gpu_memory_free

Gauge

Byte

GPU卡

GPU显存空闲量

cce_gpu_bar1_memory_used

Gauge

Byte

GPU卡

GPU bar1 内存使用量

cce_gpu_bar1_memory_total

Gauge

Byte

GPU卡

GPU bar1 内存总量

频率

cce_gpu_clock

Gauge

MHz

GPU卡

GPU时钟频率

cce_gpu_memory_clock

Gauge

MHz

GPU卡

GPU显存频率

cce_gpu_graphics_clock

Gauge

MHz

GPU卡

GPU图形处理器频率

cce_gpu_video_clock

Gauge

MHz

GPU卡

GPU视频处理器频率

物理状态数据

cce_gpu_temperature

Gauge

GPU卡

GPU温度

cce_gpu_power_usage

Gauge

Milliwatt(毫瓦)

GPU卡

GPU功率

cce_gpu_total_energy_consumption

Gauge

Millijoule(毫焦)

GPU卡

GPU总能耗

带宽数据

cce_gpu_pcie_link_bandwidth

Gauge

bit

GPU卡

GPU PCIE 带宽

cce_gpu_nvlink_bandwidth

Gauge

Gbit/s

GPU卡

GPU nvlink 带宽

cce_gpu_pcie_throughput_rx

Gauge

KB/s

GPU卡

GPU PCIE 接收带宽

cce_gpu_pcie_throughput_tx

Gauge

KB/s

GPU卡

GPU PCIE 发送带宽

cce_gpu_nvlink_utilization_counter_rx

Gauge

KB/s

GPU卡

GPU nvlink 接收带宽

cce_gpu_nvlink_utilization_counter_tx

Gauge

KB/s

GPU卡

GPU nvlink 发送带宽

隔离内存页面

cce_gpu_retired_pages_sbe

Gauge

-

GPU卡

GPU单比特错误隔离页数量

cce_gpu_retired_pages_dbe

Gauge

-

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

指标类型

单位

监控级别

说明

xgpu_memory_total

Gauge

Byte

GPU进程

GPU虚拟化显存总量。

xgpu_memory_used

Gauge

Byte

GPU进程

GPU虚拟化显存使用量。

xgpu_core_percentage_total

Gauge

%

GPU进程

GPU虚拟化算力总量。

xgpu_core_percentage_used

Gauge

%

GPU进程

GPU虚拟化算力使用量。

gpu_schedule_policy

Gauge

-

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

Gauge

-

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。

DCGM提供的GPU监控指标

表3 利用率(Utilization)

指标名称

指标类型

单位

说明

DCGM_FI_DEV_GPU_UTIL

Gauge

%

表示GPU利用率,即在一个周期时间内(1s或1/6s,根据GPU产品而定),一个或多个核函数处于Active的时间。

该指标仅能够展示有核函数在用的GPU资源,但无法展示具体的使用情况。

DCGM_FI_DEV_MEM_COPY_UTIL

Gauge

%

表示内存带宽利用率。

以英伟达GPU V100为例,其最大内存带宽为900 GB/sec,如果当前的内存带宽为450 GB/sec,则内存带宽利用率为50%。

DCGM_FI_DEV_ENC_UTIL

Gauge

%

表示编码器利用率。

DCGM_FI_DEV_DEC_UTIL

Gauge

%

表示解码器利用率。

表4 内存(Memory)

指标名称

指标类型

单位

说明

DCGM_FI_DEV_FB_FREE

Gauge

MB

表示显存剩余数。

DCGM_FI_DEV_FB_USED

Gauge

MB

表示显存已使用数。

该值与nvidia-smi命令中Memory-Usage的已使用值对应。

表5 剖析(Profiling)

指标名称

指标类型

单位

说明

DCGM_FI_PROF_GR_ENGINE_ACTIVE

Gauge

%

表示在一个时间间隔内,Graphics或Compute引擎处于Active的时间占比。

该值表示所有Graphics和Compute引擎的平均值。

Graphics或Compute引擎处于Active是指Graphics或Compute Context绑定到线程,并且Graphics或Compute Context处于Busy状态。

DCGM_FI_PROF_SM_ACTIVE

Gauge

%

表示在一个时间间隔内,至少一个线程束在一个SM(Streaming Multiprocessor)上处于Active的时间占比。

该值表示所有SM的平均值,且该值对每个块的线程数不敏感。

线程束处于Active是指一个线程束被调度且分配资源后的状态,可能是在Computing、也可能是非Computing状态(例如等待内存请求)。

该值小于0.5表示未高效利用GPU,大于0.8是必要的。

假设一个GPU有N个SM:

  • 一个核函数在整个时间间隔内使用N个线程块运行在所有的SM上,此时该值为1(100%)。
  • 一个核函数在一个时间间隔内运行N/5个线程块,此时该值为0.2。
  • 一个核函数使用N个线程块,在一个时间间隔内,仅运行了1/5个周期的时间,此时该值为0.2。

DCGM_FI_PROF_SM_OCCUPANCY

Gauge

%

表示在一个时间间隔内,驻留在SM上的线程束与该SM最大可驻留线程束的比例。

该值表示一个时间间隔内的所有SM的平均值。

占用率越高不代表GPU使用率越高。只有在GPU内存带宽受限的工作负载(DCGM_FI_PROF_DRAM_ACTIVE)情况下,更高的占用率表示更有效的GPU使用率。

DCGM_FI_PROF_PIPE_TENSOR_ACTIVE

Gauge

%

表示Tensor(HMMA/IMMA) Pipe处于Active状态的周期分数。

该值表示一个时间间隔内的平均值,而不是瞬时值。

较高的值表示Tensor Cores的利用率较高。

该值为1(100%)表示在整个时间间隔内每隔一个指令周期发出一个Tensor指令(两个周期完成一条指令)。

假设该值为0.2(20%),可能有如下情况:

  • 在整个时间间隔内,有20%的SM的Tensor Core以100%的利用率运行。
  • 在整个时间间隔内,有100%的SM的Tensor Core以20%的利用率运行。
  • 在整个时间间隔的1/5时间内,有100%的SM上的Tensor Core以100%利用率运行。
  • 其他组合模式。

DCGM_FI_PROF_PIPE_FP64_ACTIVE

Gauge

%

表示FP64(双精度)Pipe处于Active状态的周期分数。

该值表示一个时间间隔内的平均值,而不是瞬时值。

较高的值代表FP64 Cores有较高的利用率。

该值为 1(100%)表示在整个时间间隔内上每四个周期(以Volta类型卡为例)执行一次FP64指令。

假设该值为0.2(20%),可能有如下情况:

  • 在整个时间间隔内,有20%的SM的FP64 Core以100%的利用率运行。
  • 在整个时间间隔内,有100%的SM的FP64 Core以20%的利用率运行。
  • 在整个时间间隔的1/5时间内,有100%的SM上的FP64 Core以100%利用率运行。
  • 其他组合模式。

DCGM_FI_PROF_PIPE_FP32_ACTIVE

Gauge

%

表示乘加操作FMA(Fused Multiply-Add)管道处于Active的周期分数,乘加操作包括FP32(单精度)和整数。

该值表示一个时间间隔内的平均值,而不是瞬时值。

较高的值代表FP32 Cores有较高的利用率。

该值为1(100%)表示在整个时间间隔内上每两个周期(Volta类型卡为例)执行一次FP32指令。

假设该值为0.2(20%),可能有如下情况:

  • 在整个时间间隔内,有20%的SM的FP32 Core以100%的利用率运行。
  • 在整个时间间隔内,有100%的SM的FP32 Core以20%的利用率运行。
  • 在整个时间间隔的1/5时间内,有100%的SM上的FP32 Core以100%利用率运行。
  • 其他组合模式。

DCGM_FI_PROF_PIPE_FP16_ACTIVE

Gauge

%

表示FP16(半精度)管道处于Active的周期分数。

该值表示一个时间间隔内的平均值,而不是瞬时值。

较高的值代表FP16 Cores有较高的利用率。

该值为 1 (100%) 表示在整个时间间隔内上每两个周期(Volta类型卡为例)执行一次FP16指令。

假设该值为0.2(20%),可能有如下情况:

  • 在整个时间间隔内,有20%的SM的FP16 Core以100%的利用率运行。
  • 在整个时间间隔内,有100%的SM的FP16 Core以20%的利用率运行。
  • 在整个时间间隔的1/5时间内,有100%的SM上的FP16 Core以100%利用率运行。
  • 其他组合模式。

DCGM_FI_PROF_DRAM_ACTIVE

Gauge

%

表示内存带宽利用率(Memory BW Utilization)将数据发送到设备内存或从设备内存接收数据的周期分数。

该值表示时间间隔内的平均值,而不是瞬时值。

较高的值表示设备内存的利用率较高。

该值为1(100%)表示在整个时间间隔内的每个周期执行一条 DRAM 指令(实际上,峰值约为 0.8 (80%) 是可实现的最大值)。

假设该值为0.2(20%),表示20%的周期在时间间隔内读取或写入设备内存。

DCGM_FI_PROF_PCIE_TX_BYTES

DCGM_FI_PROF_PCIE_RX_BYTES

Counter

B/s

表示通过PCIe总线传输/接收的数据速率,包括协议标头和数据有效负载。

该值表示一个时间间隔内的平均值,而不是瞬时值。

该速率在时间间隔内平均。例如,在1秒内传输1 GB数据,则无论以恒定速率还是突发传输数据,速率都是1 GB/s。理论上的最大PCIe Gen3带宽为每通道985 MB/s。

DCGM_FI_PROF_NVLINK_RX_BYTES

DCGM_FI_PROF_NVLINK_TX_BYTES

Counter

B/s

表示通过NVLink传输/接收的数据速率,不包括协议标头。

该值表示一个时间间隔内的平均值,而不是瞬时值。

该速率在时间间隔内平均。例如,在1秒内传输1 GB数据,则无论以恒定速率还是突发传输数据,速率都是1 GB/s。理论上,最大NVLink Gen2带宽为每个方向每个链路25 GB/s。

表6 频率(Clock)

指标名称

指标类型

单位

说明

DCGM_FI_DEV_SM_CLOCK

Gauge

MHz

表示SM时钟频率。

DCGM_FI_DEV_MEM_CLOCK

Gauge

MHz

表示内存时钟频率。

DCGM_FI_DEV_APP_SM_CLOCK

Gauge

MHz

表示SM应用时钟频率。

DCGM_FI_DEV_APP_MEM_CLOCK

Gauge

MHz

表示内存应用时钟频率。

DCGM_FI_DEV_CLOCK_THROTTLE_REASONS

Gauge

MHz

表示时钟慢下来的原因。

表7 XID错误&违规行为(XidError & Violations)

指标名称

指标类型

单位

说明

DCGM_FI_DEV_XID_ERRORS

Gauge

-

表示一段时间内,最后发生的XID错误号。

DCGM_FI_DEV_POWER_VIOLATION

Counter

μs(微秒)

表示因功率上限而导致的违规,该值为违规的时间。

DCGM_FI_DEV_THERMAL_VIOLATION

Counter

μs(微秒)

表示由于热限制导致的违规,该值为违规的时间。

DCGM_FI_DEV_SYNC_BOOST_VIOLATION

Counter

μs(微秒)

表示由于同步提升限制而导致的违规,该值为违规的时间。

DCGM_FI_DEV_BOARD_LIMIT_VIOLATION

Counter

μs(微秒)

表示由于电路板限制而导致的违规,该值为违规的时间。

DCGM_FI_DEV_LOW_UTIL_VIOLATION

Counter

μs(微秒)

表示低利用率限制导致的违规,该值为违规的时间。

DCGM_FI_DEV_RELIABILITY_VIOLATION

Counter

μs(微秒)

表示电路板可靠性限制导致违规,该值为违规的时间。

表8 BAR1

指标名称

指标类型

单位

说明

DCGM_FI_DEV_BAR1_USED

Gauge

MB

表示已使用的BAR1。

DCGM_FI_DEV_BAR1_FREE

Gauge

MB

表示剩余的BAR1。

表9 温度&功率(Temperature & Power)

指标名称

指标类型

单位

说明

DCGM_FI_DEV_MEMORY_TEMP

Gauge

表示内存温度。

DCGM_FI_DEV_GPU_TEMP

Gauge

表示GPU温度。

DCGM_FI_DEV_POWER_USAGE

Gauge

Watt(瓦特)

表示功率。

DCGM_FI_DEV_TOTAL_ENERGY_CONSUMPTION

Counter

Millijoule(毫焦)

表示从驱动加载开始,已消耗的能量。

表10 停用的内存页面(Retired Pages)

指标名称

指标类型

单位

说明

DCGM_FI_DEV_RETIRED_SBE

Gauge

-

表示由单bit错误而停用的页面。

DCGM_FI_DEV_RETIRED_DBE

Gauge

-

表示用双bit错误而停用的页面。

关于DCGM更多指标详情请参见Field Identifiers

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