Questo documento descrive come configurare il deployment di Google Kubernetes Engine in modo da poter utilizzare Google Cloud Managed Service per Prometheus per raccogliere metriche da NVIDIA Data Center GPU Manager. Questo documento spiega come effettuare le seguenti operazioni:
- Per generare report sulle metriche, configura l'esportatore per DCGM.
- Configura una risorsa PodMonitoring per Managed Service for Prometheus
per raccogliere le metriche esportate.
Queste istruzioni si applicano solo se utilizzi la
raccolta gestita con Managed Service per Prometheus.
Se utilizzi la raccolta con deployment autonomo, consulta le informazioni sull'installazione nel repository del codice sorgente per DCGM Exporter.
Queste istruzioni sono fornite a titolo di esempio e dovrebbero funzionare nella maggior parte degli ambienti Kubernetes. Se riscontri problemi durante l'installazione di un'applicazione o di un esportatore a causa di criteri dell'organizzazione o di sicurezza restrittivi, ti consigliamo di consultare la documentazione open source per l'assistenza.
Per informazioni su DCGM, consulta NVIDIA DCGM.
Prerequisiti
Per raccogliere metriche da
DCGM
utilizzando
Managed Service per Prometheus e la raccolta gestita, il deployment deve
soddisfare i seguenti requisiti:
- Il cluster deve eseguire Google Kubernetes Engine versione 1.21.4-gke.300 o successiva.
- Devi eseguire Managed Service per Prometheus con la raccolta gestita abilitata. Per maggiori informazioni, consulta
Inizia a utilizzare la raccolta gestita.
Verifica di disporre di una
quota sufficiente per le GPU NVIDIA.
Per enumerare i nodi GPU nel cluster GKE e i relativi tipi di GPU nel cluster pertinente, esegui questo comando:
kubectl get nodes -l cloud.google.com/gke-gpu -o jsonpath='{range .items[*]}{@.metadata.name}{" "}{@.metadata.labels.cloud\.google\.com/gke-accelerator}{"\n"}{end}'
Tieni presente che potrebbe essere necessario
installare un driver GPU NVIDIA compatibile sui nodi se l'installazione automatica è stata disabilitata o non supportata per la tua versione di GKE. Per verificare che il plug-in del dispositivo GPU NVIDIA sia in esecuzione, esegui questo comando:
kubectl get pods -n kube-system | grep nvidia-gpu-device-plugin
Installare l'esportatore DCGM
Ti consigliamo di installare l'esportatore DCGM, DCGM-Exporter, utilizzando la seguente configurazione:
# 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
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
- 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.
Per verificare che l'utilità di esportazione DCGM emetta metriche sugli endpoint previsti:
segui questi passaggi:
Configura il port forwarding con il comando seguente:
kubectl -n gmp-public port-forward POD_NAME 9400
Accedi all'endpoint localhost:9400/metrics utilizzando il
browser o l'utilità curl in un'altra sessione del terminale.
Puoi personalizzare la sezione ConfigMap per selezionare le metriche GPU da emettere.
In alternativa, puoi utilizzare la tabella Helm ufficiale per installare DCGM Exporter.
Per applicare modifiche alla configurazione da un file locale, esegui questo comando:
kubectl apply -n NAMESPACE_NAME -f FILE_NAME
Puoi anche utilizzare Terraform per gestire le tue configurazioni.
definisci una risorsa PodMonitoring
Per il rilevamento della destinazione, l'operatore Managed Service per Prometheus richiede una risorsa PodMonitoring corrispondente all'esportatore DCGM nello stesso spazio dei nomi.
Puoi utilizzare la seguente configurazione di PodMonitoring:
Per applicare modifiche alla configurazione da un file locale, esegui questo comando:
kubectl apply -n NAMESPACE_NAME -f FILE_NAME
Puoi anche utilizzare Terraform per gestire le tue configurazioni.
Verificare la configurazione
Puoi utilizzare Metrics Explorer per verificare di aver configurato correttamente l'esportatore DCGM. Cloud Monitoring potrebbe impiegare uno o due minuti
per importare le metriche.
Per verificare che le metriche siano state importate:
-
Nella console Google Cloud, vai alla pagina Metrics Explorer leaderboard:
Vai a Metrics Explorer
Se utilizzi la barra di ricerca per trovare questa pagina, seleziona il risultato il cui sottotitolo è Monitoring.
- Nella barra degli strumenti del riquadro del generatore di query, seleziona il pulsante il cui nome è code MQL o code PromQL.
- Verifica che sia selezionato PromQL
nel pulsante di attivazione/disattivazione Lingua. Il pulsante di attivazione/disattivazione della lingua si trova nella
stessa barra degli strumenti che consente di formattare la query.
- Inserisci ed esegui la query seguente:
DCGM_FI_DEV_GPU_UTIL{cluster="CLUSTER_NAME", namespace="gmp-public"}
Risoluzione dei problemi
Per informazioni sulla risoluzione dei problemi di importazione delle metriche, consulta
Problemi con la raccolta dagli esportatori in
Risoluzione dei problemi lato importazione.
