En este documento, se describe cómo configurar la implementación de Google Kubernetes Engine para que puedas usar Google Cloud Managed Service para Prometheus para recopilar métricas del administrador de GPU de NVIDIA Data Center. Este documento te muestra cómo hacer lo siguiente:
- Configurar el exportador de DCGM para que informe las métricas.
- Configurar un recurso PodMonitoring para que Managed Service para Prometheus recopile las métricas exportadas.
Estas instrucciones se aplican solo si usas la colección administrada con Managed Service para Prometheus.
Si usas la colección con implementación automática, consulta el repositorio de origen para DCGM Exporter para obtener información de instalación.
Estas instrucciones se proporcionan como ejemplo y se espera que funcionen en la mayoría de los entornos de Kubernetes. Si tienes problemas para instalar una aplicación o un exportador debido a políticas restringidas de la organización o de seguridad, te recomendamos que consultes la documentación de código abierto a fin de obtener asistencia.
Para obtener información sobre DCGM, consulta NVIDIA DCGM.
Requisitos previos
Para recopilar métricas desde DCGM mediante Managed Service para Prometheus y la colección administrada, tu implementación debe cumplir los siguientes requisitos:
- Tu clúster debe ejecutar la versión 1.21.4-gke.300 o posterior de Google Kubernetes Engine.
- Debes ejecutar Managed Service para Prometheus con la colección administrada habilitada. Para obtener más información, consulta
Primeros pasos con la recopilación administrada.
Verifica si tienes cuota suficiente para las GPU de NVIDIA.
Para enumerar los nodos de GPU en tu clúster de GKE y sus tipos de GPU en el clúster relevante, ejecuta el siguiente 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}'
Ten en cuenta que es posible que debas instalar un controlador de GPU de NVIDIA compatible en los nodos si se inhabilitó la instalación automática o no es compatible con tu versión de GKE. Para verificar que el complemento del dispositivo de GPU de NVIDIA esté en ejecución, ejecuta el siguiente comando:
kubectl get pods -n kube-system | grep nvidia-gpu-device-plugin
Instala el exportador de DCGM
Te recomendamos instalar el exportador de DCGM, DCGM-Exporter, con la siguiente configuración:
# 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.
Para verificar que el exportador de DCGM emita las métricas en los extremos esperados, haz lo siguiente:
Configure la redirección de puertos con el siguiente comando:
kubectl -n gmp-public port-forward POD_NAME 9400
Accede al extremo localhost:9400/metrics mediante el navegador o la utilidad curl en otra sesión de la terminal.
Puedes personalizar la sección ConfigMap para seleccionar qué métricas de GPU emitir.
Como alternativa, considera usar el gráfico oficial de Helm para instalar el exportador de DCGM.
Para aplicar los cambios de configuración desde un archivo local, ejecuta el siguiente comando:
kubectl apply -n NAMESPACE_NAME -f FILE_NAME
También puedes usar Terraform para administrar tus opciones de configuración.
Define un recurso PodMonitoring
Para el descubrimiento de destinos, el operador de Managed Service para Prometheus requiere un recurso PodMonitoring que corresponda al exportador de DCGM en el mismo espacio de nombres.
Puedes usar la siguiente configuración de PodMonitoring:
Para aplicar los cambios de configuración desde un archivo local, ejecuta el siguiente comando:
kubectl apply -n NAMESPACE_NAME -f FILE_NAME
También puedes usar Terraform para administrar tus opciones de configuración.
Verifica la configuración
Puedes usar el Explorador de métricas para verificar que configuraste correctamente el exportador de DCGM. Cloud Monitoring puede tardar uno o dos minutos en transferir las métricas.
Para verificar que se hayan transferido las métricas, haz lo siguiente:
-
En el panel de navegación de la consola de Google Cloud, elige Monitoring y, luego, leaderboard Explorador de métricas:
Ir al Explorador de métricas
- En la barra de herramientas del panel del compilador de consultas, selecciona el botón cuyo nombre sea codeMQL o codePromQL.
- Verifica que PromQL esté seleccionado en el botón de activación Lenguaje. El botón de activación de lenguaje se encuentra en la misma barra de herramientas que te permite
dar formato a tu consulta.
- Ingresa y ejecuta la siguiente consulta:
DCGM_FI_DEV_GPU_UTIL{cluster="CLUSTER_NAME", namespace="gmp-public"}
Soluciona problemas
Para obtener información sobre la solución de problemas de transferencia de métricas, consulta Problemas de recopilación de exportadores en Solución de problemas de transferencia.
