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精打细算 - GPU 监控
在上一篇，咱们历经千辛万苦，终于让应用程序在 Pod 的“驾驶舱”里成功地“点火”并用上了 GPU。太棒了！但是，车开起来是一回事，知道车速多少、油耗多少、引擎水温是否正常，则是另一回事，而且同样重要，对吧？
我们的 GPU 应用跑起来了，但新的问题接踵而至：
- 这块昂贵的
GPU，是真的在“全力以赴”地计算，还是大部分时间在“摸鱼划水”？（利用率如何？） - 显存（Framebuffer Memory）用了多少？是不是快要“爆仓”了？
GPU的“体温”（温度）怎么样？会不会太热导致降频甚至损坏？- 我的程序是不是
GPU瓶颈？还是说GPU总是在等数据，瓶颈在CPU或 IO？
要回答这些问题，就离不开监控。
为啥要监控 GPU？火眼金睛看资源
在 k8s 环境下监控 GPU 至关重要，主要有以下几个原因：
- 资源利用率与成本优化：
GPU很贵！监控能帮你了解GPU的实际使用情况，发现那些长期低负载运行的GPU，为资源调整（比如用小一点的卡，或者后面提到的 MIG 技术）和成本优化提供数据支撑。别让宝贵的GPU闲置浪费！ - 性能分析与瓶颈定位：通过观察
GPU利用率、显存带宽使用率等指标，结合CPU、网络、磁盘 IO 的监控，可以帮助你判断应用的性能瓶颈到底在哪里。到底是GPU算不过来，还是数据喂不进去？ - 故障排查与健康诊断：监控能及时发现
GPU的异常状态，比如温度过高、出现硬件错误（如 ECC 错误）、功耗异常等，帮助你提前预警或快速定位问题。 - 容量规划：了解当前
GPU资源的使用趋势，可以为未来的资源采购和扩容提供依据。
监控“铁三角”：DCGM + Prometheus + Grafana
要在 k8s 里优雅地监控 GPU，目前最流行、也最推荐的组合拳通常是基于以下几个开源组件：
- 类比：把它想象成一个给
GPU做高端体检的专业团队：
- DCGM (NVIDIA Data Center GPU Manager)：专业的体检医生/精密仪器。它直接运行在每个
GPU节点上，是 NVIDIA 官方提供的工具，能够深入GPU内部，采集非常详细、准确的性能指标和健康状态信息（比nvidia-smi提供的更丰富、更适合机器采集）。比如 GPU 利用率、显存使用率、显存带宽、功耗、温度、时钟频率、各种硬件单元（如 Tensor Core, NVLink）的使用情况、错误计数等等。 - DCGM Exporter：体检报告翻译/格式转换员。DCGM 收集到的原始数据很详细，但不一定符合监控系统（如 Prometheus）的“口味”。DCGM Exporter 的作用就是从 DCGM 那里获取指标数据，然后把它们转换成 Prometheus 能理解的标准文本格式（metrics format）。它通常也部署在每个
GPU节点上，比如作为DaemonSet的一部分。 - Prometheus：中心化的健康档案数据库。Prometheus 是目前云原生领域最主流的监控数据存储和查询系统。它会定期地（比如每 15 秒）去各个节点上的 DCGM Exporter 那里“拉取”（scrape）最新的
GPU指标数据，并存储为时间序列数据。它也负责存