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NVIDIA Data Center GPU Manager (DCGM)

In diesem Dokument wird beschrieben, wie Sie Ihre Google Kubernetes Engine-Bereitstellung so konfigurieren, dass Sie Google Cloud Managed Service for Prometheus verwenden können, um Messwerte aus NVIDIA Data Center GPU Manager zu erfassen. Dieses Dokument enthält Anleitungen für folgende Aufgaben:

Exporter für DCGM zum Erfassen von Messwerten einrichten.
Eine PodMonitoring-Ressource für Managed Service for Prometheus konfigurieren, um die exportierten Messwerte zu erfassen.

Diese Anleitung gilt nur, wenn Sie die verwaltete Sammlung mit Managed Service for Prometheus verwenden. Wenn Sie eine selbst bereitgestellte Sammlung verwenden, finden Sie Informationen zur Installation im Quell-Repository für DCGM Exporter.

Diese Anleitung dient als Beispiel und sollte in den meisten Kubernetes-Umgebungen funktionieren. Informationen zu einem verwalteten DCGM-Angebot finden Sie unter DCGM-Messwerte erfassen und ansehen.

Wenn Sie aufgrund von restriktiven Sicherheits- oder Organisationsrichtlinien Probleme beim Installieren einer Anwendung oder eines Exporters haben, empfehlen wir Ihnen, die Open Source-Dokumentation für Support zu nutzen.

Informationen zu DCGM finden Sie unter NVIDIA DCGM.

Vorbereitung

Zum Erfassen von Messwerten aus DCGM mithilfe von Managed Service for Prometheus und der verwalteten Erfassung muss das Deployment die folgenden Anforderungen erfüllen:

Ihr Cluster muss Google Kubernetes Engine Version 1.21.4-gke.300 oder höher ausführen.
Sie müssen Managed Service for Prometheus mit aktivierter verwalteter Sammlung ausführen. Weitere Informationen finden Sie unter Erste Schritte mit verwalteter Sammlung.

Prüfen Sie, ob Sie ein ausreichendes Kontingent für NVIDIA-GPUs haben.

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um GPU-Knoten in Ihrem GKE-Cluster und die zugehörigen GPU-Typen im entsprechenden Cluster aufzulisten:

kubectl get nodes -l cloud.google.com/gke-gpu -o jsonpath='{range .items[*]}{@.metadata.name}{" "}{@.metadata.labels.cloud\.google\.com/gke-accelerator}{"\n"}{end}'

Beachten Sie, dass Sie möglicherweise einen kompatiblen NVIDIA GPU-Treiber auf den Knoten installieren müssen, wenn die automatische Installation deaktiviert wurde oder für Ihre GKE-Version nicht unterstützt wird. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um zu prüfen, ob das NVIDIA-GPU-Geräte-Plug-in ausgeführt wird:
```
kubectl get pods -n kube-system | grep nvidia-gpu-device-plugin
```

DCGM-Exporter installieren

Wir empfehlen, den DCGM-Exporter DCGM-Exporter mit der folgenden Konfiguration zu installieren:

# 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
          type: Directory
      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
          type: Directory
      - 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.

So prüfen Sie, ob der DCGM-Exporter Messwerte an den erwarteten Endpunkten ausgibt:

Richten Sie mit dem folgenden Befehl die Portweiterleitung ein:
```
kubectl -n gmp-public port-forward POD_NAME 9400
```
Greifen Sie über den Browser oder das Dienstprogramm curl in einer anderen Terminalsitzung auf den Endpunkt localhost:9400/metrics zu.

Sie können den Abschnitt „ConfigMap“ anpassen, um auszuwählen, welche GPU-Messwerte gesendet werden sollen.

Alternativ können Sie das offizielle Helm-Diagramm verwenden, um DCGM Exporter zu installieren.

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um Konfigurationsänderungen aus einer lokalen Datei anzuwenden:

kubectl apply -n NAMESPACE_NAME -f FILE_NAME

Sie können Ihre Konfigurationen auch mit Terraform verwalten.

PodMonitoring-Ressource definieren

Für die Zielerkennung benötigt der Managed Service for Prometheus-Operator eine PodMonitoring-Ressource, die dem DCGM-Exporter im selben Namespace entspricht.

Sie können die folgende PodMonitoring-Konfiguration verwenden:

# 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: monitoring.googleapis.com/v1
kind: ClusterPodMonitoring
metadata:
  name: nvidia-dcgm-exporter
  labels:
    app.kubernetes.io/name: nvidia-dcgm-exporter
    app.kubernetes.io/part-of: google-cloud-managed-prometheus
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app.kubernetes.io/name: nvidia-dcgm-exporter
  endpoints:
  - port: metrics
    interval: 30s
  targetLabels:
    metadata: []

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um Konfigurationsänderungen aus einer lokalen Datei anzuwenden:

kubectl apply -n NAMESPACE_NAME -f FILE_NAME

Sie können Ihre Konfigurationen auch mit Terraform verwalten.

Konfiguration prüfen

Mit dem Metrics Explorer können Sie prüfen, ob der DCGM-Exporter richtig konfiguriert ist. Es kann ein oder zwei Minuten dauern, bis Cloud Monitoring Ihre Messwerte aufgenommen hat.

So prüfen Sie, ob die Messwerte aufgenommen wurden:

Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Metrics Explorer auf.
Zum Metrics Explorer

Wenn Sie diese Seite über die Suchleiste suchen, wählen Sie das Ergebnis aus, dessen Zwischenüberschrift Monitoring ist.
Klicken Sie in der Symbolleiste des Bereichs "Query Builder" auf die Schaltfläche MQL oder PromQL.
Prüfen Sie, ob PromQL in der Ein-/Aus-Schaltfläche PromQL ausgewählt ist. Die Sprachschaltfläche befindet sich in derselben Symbolleiste, mit der Sie Ihre Abfrage formatieren können.

Geben Sie die folgende Abfrage ein und führen Sie sie aus:

DCGM_FI_DEV_GPU_UTIL{cluster="CLUSTER_NAME", namespace="gmp-public"}

Fehlerbehebung

Informationen zur Fehlerbehebung bei Problemen mit der Messwertaufnahme finden Sie unter Probleme mit der Erfassung über Exporter unter Fehlerbehebung bei Problemen mit der Aufnahme.