이 문서에서는 Google Cloud Managed Service for Prometheus를 사용하여 NVIDIA 데이터 센터 GPU Manager에서 측정항목을 수집할 수 있도록 Google Kubernetes Engine 배포를 구성하는 방법을 설명합니다. 이 문서에서는 다음을 수행하는 방법을 보여줍니다.
- 측정항목을 보고하도록 DCGM용 내보내기 도구를 설정합니다.
- 내보낸 측정항목을 수집하도록 Managed Service for Prometheus의 PodMonitoring 리소스를 구성합니다.
이 안내는 관리형 컬렉션을 Managed Service for Prometheus와 함께 사용하는 경우에만 적용됩니다.
자체 배포 컬렉션을 사용하는 경우 DCGM Exporter용 소스 저장소에서 설치 정보를 참조하세요.
이 안내는 예시로서 제공되며 대부분의 Kubernetes 환경에서 작동합니다. 제한적인 보안 또는 조직 정책으로 인해 애플리케이션 또는 내보내기 도구를 설치하는 데 문제가 있으면 지원을 위한 오픈소스 문서를 참조하는 것이 좋습니다.
DCGM에 대한 자세한 내용은 NVIDIA DCGM을 참조하세요.
기본 요건
Managed Service for Prometheus 및 관리형 컬렉션을 사용하여 DCGM에서 측정항목을 수집하려면 배포가 다음 요구사항을 충족해야 합니다.
- 클러스터가 Google Kubernetes Engine 버전 1.21.4-gke.300 이상을 실행 중이어야 합니다.
- 관리형 컬렉션이 사용 설정된 상태에서 Managed Service for Prometheus를 실행 중이어야 합니다. 자세한 내용은 관리형 컬렉션 시작하기를 참조하세요.
NVIDIA GPU 할당량이 충분한지 확인합니다.
GKE 클러스터의 GPU 노드와 관련 클러스터의 GPU 유형을 열거하려면 다음 명령어를 실행합니다.
kubectl get nodes -l cloud.google.com/gke-gpu -o jsonpath='{range .items[*]}{@.metadata.name}{" "}{@.metadata.labels.cloud\.google\.com/gke-accelerator}{"\n"}{end}'
자동 설치가 사용 중지되었거나 GKE 버전에서 지원되지 않는 경우 노드에 호환되는 NVIDIA GPU 드라이버를 설치해야 할 수 있습니다. NVIDIA GPU 기기 플러그인이 실행 중인지 확인하려면 다음 명령어를 실행합니다.
kubectl get pods -n kube-system | grep nvidia-gpu-device-plugin
DCGM 내보내기 설치
다음 구성을 사용하여 DCGM 내보내기 도구 DCGM-Exporter를 설치하는 것이 좋습니다.
# 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.
DCGM 내보내기 도구가 예상 엔드포인트에서 측정항목을 내보내는지 확인하려면 다음을 수행하세요.
다음 명령어를 사용하여 포트 전달을 설정합니다.
kubectl -n gmp-public port-forward POD_NAME 9400
브라우저 또는 다른 터미널 세션의 curl 유틸리티를 사용하여 엔드포인트 localhost:9400/metrics에 액세스합니다.
ConfigMap 섹션을 맞춤설정하여 내보낼 GPU 측정항목을 선택할 수 있습니다.
또는 공식 Helm 차트를 사용하여 DCGM Exporter를 설치하는 것이 좋습니다.
로컬 파일에서 구성 변경사항을 적용하려면 다음 명령어를 실행합니다.
kubectl apply -n NAMESPACE_NAME -f FILE_NAME
Terraform을 사용하여 구성을 관리할 수도 있습니다.
PodMonitoring 리소스 정의
대상 검색을 위해 Managed Service for Prometheus 연산자에는 동일한 네임스페이스의 DCGM 내보내기 도구에 해당하는 PodMonitoring 리소스가 필요합니다.
다음 PodMonitoring 구성을 사용할 수 있습니다.
로컬 파일에서 구성 변경사항을 적용하려면 다음 명령어를 실행합니다.
kubectl apply -n NAMESPACE_NAME -f FILE_NAME
Terraform을 사용하여 구성을 관리할 수도 있습니다.
구성 확인
측정항목 탐색기를 사용하여 DCGM 내보내기 도구를 올바르게 구성했는지 확인할 수 있습니다. Cloud Monitoring이 측정항목을 수집하는 데 1~2분 정도 걸릴 수 있습니다.
측정항목이 수집되었는지 확인하려면 다음을 수행하세요.
-
Google Cloud 콘솔의 탐색 패널에서 Monitoring을 선택한 후 leaderboard 측정항목 탐색기를 선택합니다.
측정항목 탐색기로 이동
- 쿼리 빌더 창의 툴바에서 이름이 code MQL 또는 code PromQL인 버튼을 선택합니다.
- 언어 전환 버튼에 PromQL이 선택되어 있는지 확인합니다. 언어 전환 버튼은 쿼리 형식을 지정할 수 있는 동일한 툴바에 있습니다.
- 다음 쿼리를 입력하고 실행합니다.
DCGM_FI_DEV_GPU_UTIL{cluster="CLUSTER_NAME", namespace="gmp-public"}
문제 해결
측정항목 수집 문제 해결에 대한 자세한 내용은 수집 측 문제 해결에서 내보내기 도구의 수집 관련 문제를 참조하세요.
