Блог

Смогу ли я узнать процент использования графического процессора по приведенным ниже показателям от Prometheus? Я не уверен, как это сделать. У меня нет образа экспортера dcgm для среды PPC64lE. Вы также можете поделиться ссылкой для создания образа docker dcgm-экспортера среды ppc64le

  HELP go_gc_duration_seconds A summary of the pause duration of garbage collection cycles.
# TYPE go_gc_duration_seconds summary
go_gc_duration_seconds{quantile="0"} 0
go_gc_duration_seconds{quantile="0.25"} 0
go_gc_duration_seconds{quantile="0.5"} 0
go_gc_duration_seconds{quantile="0.75"} 0
go_gc_duration_seconds{quantile="1"} 0
go_gc_duration_seconds_sum 0
go_gc_duration_seconds_count 0
# HELP go_goroutines Number of goroutines that currently exist.
# TYPE go_goroutines gauge
go_goroutines 8
# HELP go_info Information about the Go environment.
# TYPE go_info gauge
go_info{version="go1.17"} 1
# HELP go_memstats_alloc_bytes Number of bytes allocated and still in use.
# TYPE go_memstats_alloc_bytes gauge
go_memstats_alloc_bytes 2.499048e 06
# HELP go_memstats_alloc_bytes_total Total number of bytes allocated, even if freed.
# TYPE go_memstats_alloc_bytes_total counter
go_memstats_alloc_bytes_total 2.499048e 06
# HELP go_memstats_buck_hash_sys_bytes Number of bytes used by the profiling bucket hash table.
# TYPE go_memstats_buck_hash_sys_bytes gauge
go_memstats_buck_hash_sys_bytes 4593
# HELP go_memstats_frees_total Total number of frees.
# TYPE go_memstats_frees_total counter
go_memstats_frees_total 761
# HELP go_memstats_gc_cpu_fraction The fraction of this program's available CPU time used by the GC since the program started.
# TYPE go_memstats_gc_cpu_fraction gauge
go_memstats_gc_cpu_fraction 0
# HELP go_memstats_gc_sys_bytes Number of bytes used for garbage collection system metadata.
# TYPE go_memstats_gc_sys_bytes gauge
go_memstats_gc_sys_bytes 4.368032e 06
# HELP go_memstats_heap_alloc_bytes Number of heap bytes allocated and still in use.
# TYPE go_memstats_heap_alloc_bytes gauge
go_memstats_heap_alloc_bytes 2.499048e 06
# HELP go_memstats_heap_idle_bytes Number of heap bytes waiting to be used.
# TYPE go_memstats_heap_idle_bytes gauge
go_memstats_heap_idle_bytes 4.13696e 06
# HELP go_memstats_heap_inuse_bytes Number of heap bytes that are in use.
# TYPE go_memstats_heap_inuse_bytes gauge
go_memstats_heap_inuse_bytes 3.760128e 06
# HELP go_memstats_heap_objects Number of allocated objects.
# TYPE go_memstats_heap_objects gauge
go_memstats_heap_objects 5731
# HELP go_memstats_heap_released_bytes Number of heap bytes released to OS.
# TYPE go_memstats_heap_released_bytes gauge
go_memstats_heap_released_bytes 4.13696e 06
# HELP go_memstats_heap_sys_bytes Number of heap bytes obtained from system.
# TYPE go_memstats_heap_sys_bytes gauge
go_memstats_heap_sys_bytes 7.897088e 06
# HELP go_memstats_last_gc_time_seconds Number of seconds since 1970 of last garbage collection.
# TYPE go_memstats_last_gc_time_seconds gauge
go_memstats_last_gc_time_seconds 0
# HELP go_memstats_lookups_total Total number of pointer lookups.
# TYPE go_memstats_lookups_total counter
go_memstats_lookups_total 0
# HELP go_memstats_mallocs_total Total number of mallocs.
# TYPE go_memstats_mallocs_total counter
go_memstats_mallocs_total 6492
# HELP go_memstats_mcache_inuse_bytes Number of bytes in use by mcache structures.
# TYPE go_memstats_mcache_inuse_bytes gauge
go_memstats_mcache_inuse_bytes 153600
# HELP go_memstats_mcache_sys_bytes Number of bytes used for mcache structures obtained from system.
# TYPE go_memstats_mcache_sys_bytes gauge
go_memstats_mcache_sys_bytes 163840
# HELP go_memstats_mspan_inuse_bytes Number of bytes in use by mspan structures.
# TYPE go_memstats_mspan_inuse_bytes gauge
go_memstats_mspan_inuse_bytes 58752
# HELP go_memstats_mspan_sys_bytes Number of bytes used for mspan structures obtained from system.
# TYPE go_memstats_mspan_sys_bytes gauge
go_memstats_mspan_sys_bytes 65536
# HELP go_memstats_next_gc_bytes Number of heap bytes when next garbage collection will take place.
# TYPE go_memstats_next_gc_bytes gauge
go_memstats_next_gc_bytes 4.473924e 06
# HELP go_memstats_other_sys_bytes Number of bytes used for other system allocations.
# TYPE go_memstats_other_sys_bytes gauge
go_memstats_other_sys_bytes 1.037183e 06
# HELP go_memstats_stack_inuse_bytes Number of bytes in use by the stack allocator.
# TYPE go_memstats_stack_inuse_bytes gauge
go_memstats_stack_inuse_bytes 491520
# HELP go_memstats_stack_sys_bytes Number of bytes obtained from system for stack allocator.
# TYPE go_memstats_stack_sys_bytes gauge
go_memstats_stack_sys_bytes 491520
# HELP go_memstats_sys_bytes Number of bytes obtained from system.
# TYPE go_memstats_sys_bytes gauge
go_memstats_sys_bytes 1.4027792e 07
# HELP go_threads Number of OS threads created.
# TYPE go_threads gauge
go_threads 9
# HELP nvidia_gpu_duty_cycle Percent of time over the past sample period during which one or more kernels were executing on the GPU device
# TYPE nvidia_gpu_duty_cycle gauge
nvidia_gpu_duty_cycle{minor_number="0",name="Tesla V100-SXM2-32GB",uuid="GPU-5481fdc1-1b2c-381d-90d9-2df35fc8cecf"} 0
nvidia_gpu_duty_cycle{minor_number="1",name="Tesla V100-SXM2-32GB",uuid="GPU-af66b351-1498-c103-f39e-7592b645dc80"} 0
nvidia_gpu_duty_cycle{minor_number="2",name="Tesla V100-SXM2-32GB",uuid="GPU-95887069-482a-9a95-d02a-7c6e79c47893"} 0
nvidia_gpu_duty_cycle{minor_number="3",name="Tesla V100-SXM2-32GB",uuid="GPU-a38af12e-e2f7-ee15-b064-4628cf1fc5da"} 0
# HELP nvidia_gpu_memory_total_bytes Total memory of the GPU device in bytes
# TYPE nvidia_gpu_memory_total_bytes gauge
nvidia_gpu_memory_total_bytes{minor_number="0",name="Tesla V100-SXM2-32GB",uuid="GPU-5481fdc1-1b2c-381d-90d9-2df35fc8cecf"} 3.4089730048e 10
nvidia_gpu_memory_total_bytes{minor_number="1",name="Tesla V100-SXM2-32GB",uuid="GPU-af66b351-1498-c103-f39e-7592b645dc80"} 3.4089730048e 10
nvidia_gpu_memory_total_bytes{minor_number="2",name="Tesla V100-SXM2-32GB",uuid="GPU-95887069-482a-9a95-d02a-7c6e79c47893"} 3.4089730048e 10
nvidia_gpu_memory_total_bytes{minor_number="3",name="Tesla V100-SXM2-32GB",uuid="GPU-a38af12e-e2f7-ee15-b064-4628cf1fc5da"} 3.4089730048e 10
# HELP nvidia_gpu_memory_used_bytes Memory used by the GPU device in bytes
# TYPE nvidia_gpu_memory_used_bytes gauge
nvidia_gpu_memory_used_bytes{minor_number="0",name="Tesla V100-SXM2-32GB",uuid="GPU-5481fdc1-1b2c-381d-90d9-2df35fc8cecf"} 4.470079488e 09
nvidia_gpu_memory_used_bytes{minor_number="1",name="Tesla V100-SXM2-32GB",uuid="GPU-af66b351-1498-c103-f39e-7592b645dc80"} 2.588934144e 09
nvidia_gpu_memory_used_bytes{minor_number="2",name="Tesla V100-SXM2-32GB",uuid="GPU-95887069-482a-9a95-d02a-7c6e79c47893"} 0
nvidia_gpu_memory_used_bytes{minor_number="3",name="Tesla V100-SXM2-32GB",uuid="GPU-a38af12e-e2f7-ee15-b064-4628cf1fc5da"} 5.640290304e 09
# HELP nvidia_gpu_num_devices Number of GPU devices
# TYPE nvidia_gpu_num_devices gauge
nvidia_gpu_num_devices 4
# HELP nvidia_gpu_power_usage_milliwatts Power usage of the GPU device in milliwatts
# TYPE nvidia_gpu_power_usage_milliwatts gauge
nvidia_gpu_power_usage_milliwatts{minor_number="0",name="Tesla V100-SXM2-32GB",uuid="GPU-5481fdc1-1b2c-381d-90d9-2df35fc8cecf"} 68088
nvidia_gpu_power_usage_milliwatts{minor_number="1",name="Tesla V100-SXM2-32GB",uuid="GPU-af66b351-1498-c103-f39e-7592b645dc80"} 56426
nvidia_gpu_power_usage_milliwatts{minor_number="2",name="Tesla V100-SXM2-32GB",uuid="GPU-95887069-482a-9a95-d02a-7c6e79c47893"} 38826
nvidia_gpu_power_usage_milliwatts{minor_number="3",name="Tesla V100-SXM2-32GB",uuid="GPU-a38af12e-e2f7-ee15-b064-4628cf1fc5da"} 71068
# HELP nvidia_gpu_temperature_celsius Temperature of the GPU device in celsius
# TYPE nvidia_gpu_temperature_celsius gauge
nvidia_gpu_temperature_celsius{minor_number="0",name="Tesla V100-SXM2-32GB",uuid="GPU-5481fdc1-1b2c-381d-90d9-2df35fc8cecf"} 45
nvidia_gpu_temperature_celsius{minor_number="1",name="Tesla V100-SXM2-32GB",uuid="GPU-af66b351-1498-c103-f39e-7592b645dc80"} 46
nvidia_gpu_temperature_celsius{minor_number="2",name="Tesla V100-SXM2-32GB",uuid="GPU-95887069-482a-9a95-d02a-7c6e79c47893"} 37
nvidia_gpu_temperature_celsius{minor_number="3",name="Tesla V100-SXM2-32GB",uuid="GPU-a38af12e-e2f7-ee15-b064-4628cf1fc5da"} 51
# HELP process_cpu_seconds_total Total user and system CPU time spent in seconds.
# TYPE process_cpu_seconds_total counter
process_cpu_seconds_total 0.02
# HELP process_max_fds Maximum number of open file descriptors.
# TYPE process_max_fds gauge
process_max_fds 1.048576e 06
# HELP process_open_fds Number of open file descriptors.
# TYPE process_open_fds gauge
process_open_fds 22
# HELP process_resident_memory_bytes Resident memory size in bytes.
# TYPE process_resident_memory_bytes gauge
process_resident_memory_bytes 1.6646144e 07
# HELP process_start_time_seconds Start time of the process since unix epoch in seconds.
# TYPE process_start_time_seconds gauge
process_start_time_seconds 1.63059385687e 09
# HELP process_virtual_memory_bytes Virtual memory size in bytes.
# TYPE process_virtual_memory_bytes gauge
process_virtual_memory_bytes 1.264910336e 09
# HELP process_virtual_memory_max_bytes Maximum amount of virtual memory available in bytes.
# TYPE process_virtual_memory_max_bytes gauge
process_virtual_memory_max_bytes 1.8446744073709552e 19
# HELP promhttp_metric_handler_requests_in_flight Current number of scrapes being served.
# TYPE promhttp_metric_handler_requests_in_flight gauge
promhttp_metric_handler_requests_in_flight 1
# HELP promhttp_metric_handler_requests_total Total number of scrapes by HTTP status code.
# TYPE promhttp_metric_handler_requests_total counter
promhttp_metric_handler_requests_total{code="200"} 1
promhttp_metric_handler_requests_total{code="500"} 0
promhttp_metric_handler_requests_total{code="503"} 0
 

Из показателей, которыми вы поделились, ниже приведены те, которые предоставят вам информацию об использовании графического процессора:

nvidia_gpu_duty_cycle — Процент времени за прошедший период выборки, в течение которого одно или несколько ядер выполнялись на устройстве GPU

nvidia_gpu_memory_total_bytes — Общая память, доступная устройству GPU, в байтах

nvidia_gpu_memory_used_bytes — Память, используемая устройством GPU, в байтах

nvidia_gpu_num_devices — Количество устройств с графическим процессором

nvidia_gpu_power_usage_milliwatts — Энергопотребление графического процессора в милливаттах

nvidia_gpu_temperature_celsius — Температура графического процессора в градусах Цельсия

Из пользовательского интерфейса Prometheus или Grafana с Prometheus в качестве источника данных эти значения можно использовать в выражениях запросов для получения соответствующих показателей GPU. Если бы вы выполнили простой запрос nvidia_gpu_memory_total_bytes , например, например, он вернул бы все временные ряды, соответствующие этому имени метрики.

Также обратите внимание, что общие показатели содержат 4 записи для каждого из вышеперечисленных значений, по одной для каждого из доступных устройств GPU, пронумерованных 0-3 . Если вы хотите запрашивать метрики только для определенного устройства, скажем, #2, ваш запрос должен выглядеть следующим образом: nvidia_gpu_memory_total_bytes{minor_number="2"} . Обратите внимание на различные метки, разделенные запятыми, между именами {} после каждой из этих метрик, поскольку их можно использовать для фильтрации запросов по своему вкусу. Более подробная информация о запросах Prometheus здесь.

Для DCGM себя вы можете создать образ Docker специально для PPC64IE, используя источник из официального репозитория github. Инструкции сначала заставят вас создать отдельный образ Docker, который будет использоваться для создания сборки DCGM. При создании сборки DCGM вам нужно будет включить --arch ppc опцию при выполнении ./build.sh сценария для таргетинга PPC64IE.

Для dcgm-exporter (github) NVIDIA предоставляет ряд готовых образов в своем репозитории Docker Hub с официальной документацией, найденной здесь.