AI模型运维——GPU性能监控NVML和DCGM

最近一年负责运维的GPU主机越来越多，发现现有的监控项无法很好的了解GPU的性能和负载情况，研究了下官方文档，在此记录。

一、NVML和DCGM

NVML:https://developer.nvidia.com/nvidia-management-library-nvml

DCGM:https://developer.nvidia.com/dcgm

从网址就能看出，这两个工具都是nvidia官方推出的。都是用C/C++编写的底层库。

NVML的操作命令是nvidia-smi，DCGM的操作命令为dcgmi。安装驱动后，一般会自带nvidia-smi。而dcgmi需要单独安装。(这里指的linux系统下，windows不了解)

 

功能的区别：

按官网的说明，NVML是对GPU硬件的监控，可以查看GPU的温度、功率、风扇等信息。

而DCGM更倾向于对集群的监控管理，可以健康检查、配置策略、与k8s之类的工具集成。

 

二、nvidia-smi

用法参考：https://www.cnblogs.com/maxgongzuo/p/12582360.html

 

三、dcgmi

使用参考：https://devblogs.nvidia.com/nvidia-data-center-gpu-manager-cluster-administration/

监控参考：https://devblogs.nvidia.com/gpu-telemetry-nvidia-dcgm/ 

 

四、gpu-monitoring-tools

https://github.com/NVIDIA/gpu-monitoring-tools

这个也是nvidia的官方工具，介绍为“Tools for monitoring NVIDIA GPUs on Linux”。

是对NVML和DCGM的工具化封装。个人觉得由于使用GO语言编写，通用性比python的接口模块更好。

这个工具很久没有更新了，可能会对最新的NVML和DCGM支持不太好，编译报错可以查询官方的api文档修改代码解决。

我这里生产上使用的DCGM的restApi，编译时候有一个函数名报错，查官方文档发现是新版本名字变了，改过来后编译成功。

 

五、使用python（未测）

NVML的官方python模块，http://pypi.python.org/pypi/nvidia-ml-py/

DCGM的官方文档提到一个DcgmReader.py类，https://docs.nvidia.com/datacenter/dcgm/latest/dcgm-user-guide/integrating-with-dcgm.html#integrating-with-dcgm-reader