如何开启ACK集群GPU监控_容器服务 Kubernetes 版 ACK(ACK)-阿里云帮助中心

GPU监控基于NVIDIA DCGM构建功能强大的GPU监控体系。本文介绍如何开启集群GPU监控。

前提条件

已为集群添加GPU节点。
已开通ARMS。

背景信息

对于Kubernetes集群的大规模GPU设备管理，需建立完善的监控体系。通过监测GPU相关指标，可以了解整个集群的GPU的使用情况、健康状态、工作负载性能等，从而实现对异常问题的快速诊断、优化GPU资源的分配、提升资源利用率等。除运维人员以外，其他人员（例如数据科学家、AI算法工程师等）也能通过相关监控指标了解业务的GPU使用情况，以助于进行容量规划和任务调度。

NVIDIA支持使用数据中心GPU管理器DCGM（Data Center GPU Manager）来管理大规模集群中的GPU。基于NVIDIA DCGM构建的GPU监控系统具有更强大的功能，提供了多种GPU监控指标，其主要功能包括：

GPU行为监控
GPU配置管理
GPU Policy管理
GPU健康诊断
GPU级别统计和线程级别统计
NVSwitch配置和监控

使用限制

节点NVIDIA驱动需为418.87.01及以上版本。您可以登录GPU节点，执行nvidia-smi命令查看驱动版本。
若您需要使用GPU Profiling Metrics，则节点NVIDIA驱动需为450.80.02及以上版本。关于GPU Profiling Metrics的更多信息，请参见Feature Overview。
不支持对NVIDIA MIG进行监控。

费用说明

关于阿里云Prometheus的收费策略，请参见计费概述。

1. 开启Prometheus监控

重要

请确保ack-arms-prometheus组件为1.1.7及以上版本。可查看ack-arms-prometheus组件版本，确认组件版本后，升级组件。

创建集群时开启

ACK托管集群Pro版：
在创建集群的组件配置页面，选择容器集群监控Pro版或容器集群监控基础版。更多信息，请参见创建ACK托管集群。
其他集群类型或规格：
在创建集群的组件配置页面，选中使用阿里云可观测监控 Prometheus 版。更多信息，请参见创建ACK托管集群。
创建集群时，系统将默认勾选使用阿里云可观测监控 Prometheus 版。集群创建完成后，系统将自动配置阿里云Prometheus监控服务。

在已有集群中开启

登录容器服务管理控制台，在左侧导航栏选择集群列表。
在集群列表页面，单击目标集群名称，然后在左侧导航栏，选择运维管理 > Prometheus 监控。
在Prometheus 监控页面，按照页面提示完成相关组件的安装和监控大盘的检查。
控制台会自动安装组件、检查监控大盘。安装完成后，您可以单击各个页签查看相应监控数据。

如果您想了解更多关于开启Prometheus监控的操作，请参见开启阿里云Prometheus监控。

2. 部署示例应用

使用以下YAML内容，创建tensorflow-benchmark.yaml文件。

apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: tensorflow-benchmark
spec:
  parallelism: 1
  template:
    metadata:
      labels:
        app: tensorflow-benchmark
    spec:
      containers:
      - name: tensorflow-benchmark
        image: registry.cn-beijing.aliyuncs.com/ai-samples/gpushare-sample:benchmark-tensorflow-2.2.3
        command:
        - bash
        - run.sh
        - --num_batches=50000
        - --batch_size=8
        resources:
          limits:
            nvidia.com/gpu: 1 #申请1张GPU卡。
        workingDir: /root
      restartPolicy: Never

执行以下命令，在GPU节点上部署tensorflow-benchmark应用。
```
kubectl apply -f tensorflow-benchmark.yaml
```

执行以下命令，查看Pod状态。

kubectl get pod

预期输出：

NAME                         READY   STATUS    RESTARTS   AGE
tensorflow-benchmark-k***    1/1     Running   0          114s

3. 查看集群GPU监控

登录容器服务管理控制台，在左侧导航栏单击集群列表。
在集群列表页面，单击目标集群名称，然后在左侧导航栏，选择运维管理 > Prometheus监控。
在Prometheus监控页面，单击GPU监控页签，然后单击集群GPU监控-应用Pod维度页签。
通过监控可以看到GPU Pod运行在节点cn-beijing.10.131.xx.xxx上。
单击集群GPU监控-节点维度页签，选择GPUNode为cn-beijing.10.131.xx.xxx，查看该节点的GPU详细信息。可参见监控面板说明了解各参数详情。

常见问题

DCGM内存泄漏

背景：DCGM（Data Center GPU Manager）是NVIDIA提供的一款用于管理和监控GPU的工具。ack-prometheus-gpu-exporter是安装阿里云Prometheus组件后启动的一个DaemonSet类型的Pod。
原因：DCGM内存泄漏是指在运行过程中，DCGM占用的内存未能被正确释放，导致内存使用量持续增加。
解决办法：当前DCGM可能会出现内存泄漏情况，已通过为ack-prometheus-gpu-exporter所在的Pod设置resources.limits来规避这个问题。当内存使用达到limits限制时，ack-prometheus-gpu-exporter会重启（一般一个月左右重启一次），重启后将正常上报指标，但在重启后的几分钟内，Grafana可能会出现某些指标的显示异常（例如节点数突然变多），之后恢复正常。问题详情请参见The DCGM has a memory leak?。

`ack-prometheus-gpu-exporter`出现OOM Kill

背景：ack-prometheus-gpu-exporter是安装阿里云Prometheus组件后启动的一个DaemonSet类型的Pod，可能导致开启监控出现问题。
原因：由于ACK集群上的ack-prometheus-gpu-exporter采用的是DCGM的embedding的模式，这种模式下DCGM会在多卡情况下占用较多的内存，且会出现内存泄露的问题。所以如果在具有多个GPU的实例上运行多个GPU进程，并且ack-prometheus-gpu-exporter分配的内存较少，可能会导致exporter Pod被OOM Kill。
解决办法：这种情况下，通常等待Pod重启后即可重新上报Metrics。如果频繁的出现OOM Kill的情况，可以手动提升arms-prom命名空间中DaemonSet ack-prometheus-gpu-exporter的limits来解决这个问题。

`ack-prometheus-gpu-exporter`报错

背景：ack-prometheus-gpu-exporter是安装阿里云Prometheus组件后启动的一个DaemonSet类型的Pod，报错可能导致监控出现问题。
原因：若ack-prometheus-gpu-exporter的Pod日志出现类似如下的报错信息：
```
failed to get all process informations of gpu nvidia1,reason: failed to get gpu utilizations for all processes on device 1,reason: Not Found
```
这是由于旧版本的ack-prometheus-gpu-exporter在某些GPU卡上未运行具体任务时，无法获取相关容器的GPU指标。
解决办法：此问题已在最新版本中修复。请升级ack-arms-prometheus组件到最新版本以解决该问题。