Google menggunakan teknologi AI untuk menerjemahkan konten ke dalam bahasa pilihan Anda. Terjemahan AI mungkin mengandung kesalahan.

NVIDIA Data Center GPU Manager (DCGM)

Dokumen ini menjelaskan cara mengonfigurasi deployment Google Kubernetes Engine sehingga Anda dapat menggunakan Google Cloud Managed Service for Prometheus untuk mengumpulkan metrik dari NVIDIA Data Center GPU Manager. Dokumen ini menunjukkan cara melakukan hal berikut:

Menyiapkan pengeksport untuk DCGM guna melaporkan metrik.

Petunjuk ini hanya berlaku jika Anda menggunakan koleksi terkelola dengan Managed Service for Prometheus. Jika Anda menggunakan koleksi yang di-deploy sendiri, lihat repositori sumber untuk DCGM Exporter guna mengetahui informasi penginstalan.

Petunjuk ini diberikan sebagai contoh dan diharapkan berfungsi di sebagian besar lingkungan Kubernetes. Untuk mengetahui informasi tentang penawaran DCGM terkelola, lihat Mengumpulkan dan melihat metrik DCGM.

Jika Anda mengalami masalah saat menginstal aplikasi atau pengeksport karena kebijakan organisasi atau keamanan yang ketat, sebaiknya lihat dokumentasi open source untuk mendapatkan dukungan.

Untuk mengetahui informasi tentang NVIDIA Data Center GPU Manager, lihat NVIDIA DCGM.

Prasyarat

Untuk mengumpulkan metrik dari DCGM menggunakan Managed Service for Prometheus dan koleksi terkelola, deployment Anda harus memenuhi persyaratan berikut:

Cluster Anda harus menjalankan Google Kubernetes Engine versi 1.28.15-gke.2475000 atau yang lebih baru.
Anda harus menjalankan Managed Service for Prometheus dengan koleksi terkelola yang diaktifkan. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Mulai menggunakan koleksi terkelola.

Pastikan Anda memiliki kuota yang memadai untuk GPU NVIDIA.

Untuk menghitung node GPU di cluster GKE dan jenis GPU-nya di cluster yang relevan, jalankan perintah berikut:

kubectl get nodes -l cloud.google.com/gke-accelerator -o jsonpath='{range .items[*]}{@.metadata.name}{" "}{@.metadata.labels.cloud\.google\.com/gke-accelerator}{"\n"}{end}'

Perhatikan bahwa Anda mungkin harus menginstal driver GPU NVIDIA yang kompatibel di node jika penginstalan otomatis dinonaktifkan atau tidak didukung untuk versi GKE Anda. Untuk memverifikasi bahwa plugin perangkat GPU NVIDIA berjalan, jalankan perintah berikut:
```
kubectl get pods -n kube-system | grep nvidia-gpu-device-plugin
```

Menginstal pengeksport DCGM

Sebaiknya instal pengeksport DCGM, DCGM-Exporter, menggunakan konfigurasi berikut:

# Copyright 2023 Google LLC
#
# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
# you may not use this file except in compliance with the License.
# You may obtain a copy of the License at
#
#     https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.

apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
  name: nvidia-dcgm
  namespace: gmp-public
  labels:
    app: nvidia-dcgm
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: nvidia-dcgm
  updateStrategy:
    type: RollingUpdate
  template:
    metadata:
      labels:
        name: nvidia-dcgm
        app: nvidia-dcgm
    spec:
      affinity:
        nodeAffinity:
          requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
            nodeSelectorTerms:
            - matchExpressions:
              - key: cloud.google.com/gke-accelerator
                operator: Exists
      tolerations:
      - operator: "Exists"
      volumes:
      - name: nvidia-install-dir-host
        hostPath:
          path: /home/kubernetes/bin/nvidia
          type: Directory
      containers:
      - image: "nvcr.io/nvidia/cloud-native/dcgm:3.3.0-1-ubuntu22.04"
        command: ["nv-hostengine", "-n", "-b", "ALL"]
        ports:
        - containerPort: 5555
          hostPort: 5555
        name: nvidia-dcgm
        securityContext:
          privileged: true
        volumeMounts:
        - name: nvidia-install-dir-host
          mountPath: /usr/local/nvidia
---
apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
  name: nvidia-dcgm-exporter
  namespace: gmp-public
  labels:
    app.kubernetes.io/name: nvidia-dcgm-exporter
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app.kubernetes.io/name: nvidia-dcgm-exporter
  updateStrategy:
    type: RollingUpdate
  template:
    metadata:
      labels:
        app.kubernetes.io/name: nvidia-dcgm-exporter
    spec:
      affinity:
        nodeAffinity:
          requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
            nodeSelectorTerms:
            - matchExpressions:
              - key: cloud.google.com/gke-accelerator
                operator: Exists
      tolerations:
      - operator: "Exists"
      volumes:
      - name: nvidia-dcgm-exporter-metrics
        configMap:
          name: nvidia-dcgm-exporter-metrics
      - name: nvidia-install-dir-host
        hostPath:
          path: /home/kubernetes/bin/nvidia
          type: Directory
      - name: pod-resources
        hostPath:
          path: /var/lib/kubelet/pod-resources
      containers:
      - name: nvidia-dcgm-exporter
        image: nvcr.io/nvidia/k8s/dcgm-exporter:3.3.0-3.2.0-ubuntu22.04
        command: ["/bin/bash", "-c"]
        args:
        - hostname $NODE_NAME; dcgm-exporter --remote-hostengine-info $(NODE_IP) --collectors /etc/dcgm-exporter/counters.csv
        ports:
        - name: metrics
          containerPort: 9400
        securityContext:
          privileged: true
        env:
        - name: NODE_NAME
          valueFrom:
            fieldRef:
              fieldPath: spec.nodeName
        - name: "DCGM_EXPORTER_KUBERNETES_GPU_ID_TYPE"
          value: "device-name"
        - name: LD_LIBRARY_PATH
          value: /usr/local/nvidia/lib64
        - name: NODE_IP
          valueFrom:
            fieldRef:
              fieldPath: status.hostIP
        - name: DCGM_EXPORTER_KUBERNETES
          value: 'true'
        - name: DCGM_EXPORTER_LISTEN
          value: ':9400'
        volumeMounts:
        - name: nvidia-dcgm-exporter-metrics
          mountPath: "/etc/dcgm-exporter"
          readOnly: true
        - name: nvidia-install-dir-host
          mountPath: /usr/local/nvidia
        - name: pod-resources
          mountPath: /var/lib/kubelet/pod-resources
---
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: nvidia-dcgm-exporter-metrics
  namespace: gmp-public
data:
  counters.csv: |
    # Utilization (the sample period varies depending on the product),,
    DCGM_FI_DEV_GPU_UTIL, gauge, GPU utilization (in %).
    DCGM_FI_DEV_MEM_COPY_UTIL, gauge, Memory utilization (in %).

    # Temperature and power usage,,
    DCGM_FI_DEV_GPU_TEMP, gauge, Current temperature readings for the device in degrees C.
    DCGM_FI_DEV_MEMORY_TEMP, gauge, Memory temperature for the device.
    DCGM_FI_DEV_POWER_USAGE, gauge, Power usage for the device in Watts.

    # Utilization of IP blocks,,
    DCGM_FI_PROF_SM_ACTIVE, gauge, The ratio of cycles an SM has at least 1 warp assigned
    DCGM_FI_PROF_SM_OCCUPANCY, gauge, The fraction of resident warps on a multiprocessor
    DCGM_FI_PROF_PIPE_TENSOR_ACTIVE, gauge, The ratio of cycles the tensor (HMMA) pipe is active (off the peak sustained elapsed cycles)
    DCGM_FI_PROF_PIPE_FP64_ACTIVE, gauge, The fraction of cycles the FP64 (double precision) pipe was active.
    DCGM_FI_PROF_PIPE_FP32_ACTIVE, gauge, The fraction of cycles the FP32 (single precision) pipe was active.
    DCGM_FI_PROF_PIPE_FP16_ACTIVE, gauge, The fraction of cycles the FP16 (half precision) pipe was active.

    # Memory usage,,
    DCGM_FI_DEV_FB_FREE, gauge, Framebuffer memory free (in MiB).
    DCGM_FI_DEV_FB_USED, gauge, Framebuffer memory used (in MiB).
    DCGM_FI_DEV_FB_TOTAL, gauge, Total Frame Buffer of the GPU in MB.

    # PCIE,,
    DCGM_FI_PROF_PCIE_TX_BYTES, gauge, Total number of bytes transmitted through PCIe TX
    DCGM_FI_PROF_PCIE_RX_BYTES, gauge, Total number of bytes received through PCIe RX

    # NVLink,,
    DCGM_FI_PROF_NVLINK_TX_BYTES, gauge, The number of bytes of active NvLink tx (transmit) data including both header and payload.
    DCGM_FI_PROF_NVLINK_RX_BYTES, gauge, The number of bytes of active NvLink rx (read) data including both header and payload.

Untuk memverifikasi bahwa DCGM Exporter memancarkan metrik di endpoint yang diharapkan, lakukan hal berikut:

Siapkan penerusan port dengan perintah berikut:

kubectl -n gmp-public port-forward POD_NAME 9400

Akses endpoint localhost:9400/metrics menggunakan browser atau utilitas curl di sesi terminal lain.

Anda dapat menyesuaikan bagian ConfigMap untuk memilih metrik GPU yang akan dipancarkan.

Atau, pertimbangkan untuk menggunakan diagram Helm resmi untuk menginstal DCGM Exporter.

Untuk menerapkan perubahan konfigurasi dari file lokal, jalankan perintah berikut:

kubectl apply -n NAMESPACE_NAME -f FILE_NAME

Anda juga dapat menggunakan Terraform untuk mengelola konfigurasi.

Menentukan resource PodMonitoring

Untuk penemuan target, Managed Service for Prometheus Operator memerlukan resource PodMonitoring yang sesuai dengan DCGM Exporter di namespace yang sama.

Anda dapat menggunakan konfigurasi PodMonitoring berikut:

# Copyright 2023 Google LLC
#
# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
# you may not use this file except in compliance with the License.
# You may obtain a copy of the License at
#
#     https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.

apiVersion: monitoring.googleapis.com/v1
kind: ClusterPodMonitoring
metadata:
  name: nvidia-dcgm-exporter
  labels:
    app.kubernetes.io/name: nvidia-dcgm-exporter
    app.kubernetes.io/part-of: google-cloud-managed-prometheus
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app.kubernetes.io/name: nvidia-dcgm-exporter
  endpoints:
  - port: metrics
    interval: 30s
  targetLabels:
    metadata: []

Untuk menerapkan perubahan konfigurasi dari file lokal, jalankan perintah berikut:

kubectl apply -n NAMESPACE_NAME -f FILE_NAME

Anda juga dapat menggunakan Terraform untuk mengelola konfigurasi.

Memverifikasi konfigurasi

Anda dapat menggunakan Metrics Explorer untuk memverifikasi bahwa Anda telah mengonfigurasi DCGM Exporter dengan benar. Cloud Monitoring mungkin memerlukan waktu satu atau dua menit untuk menyerap metrik Anda.

Untuk memverifikasi bahwa metrik telah diserap, lakukan hal berikut:

Di Google Cloud konsol, buka halaman Metrics explorer:
Buka Metrics explorer

Jika Anda menggunakan kotak penelusuran untuk menemukan halaman ini, pilih hasil yang subjudulnya adalah Monitoring.
Di toolbar panel pembuat kueri, pilih tombol yang namanya PromQL.

Masukkan dan jalankan kueri berikut:

DCGM_FI_DEV_GPU_UTIL{cluster="CLUSTER_NAME", namespace="gmp-public"}

Pemecahan masalah

Untuk mengetahui informasi tentang cara memecahkan masalah penyerapan metrik, lihat Masalah dengan pengumpulan dari pengeksport di Memecahkan masalah sisi penyerapan.