一、引言：GPU云服务器监控的必要性

随着人工智能、深度学习等领域的快速发展，GPU云服务器已成为处理大规模计算任务的核心基础设施。然而，GPU资源的异构性、高负载特性以及运行环境的复杂性，使得传统监控方式难以满足精细化管理的需求。例如，GPU利用率、显存占用、温度等关键指标的实时监控，直接关系到任务执行效率与硬件寿命。因此，通过云监控实现GPU的自定义监控与报警，成为保障业务稳定运行的关键。

本文为系列文章的上篇，聚焦自定义监控的实现路径，涵盖基础监控原理、自定义指标创建、监控脚本编写及云监控平台配置，为开发者提供可落地的技术方案。

二、云监控与GPU监控的基础原理

1. 云监控的核心能力

云监控是云服务提供商提供的统一监控平台，支持对计算、存储、网络等资源的实时数据采集与告警。其核心功能包括：

• 指标采集：通过Agent或API收集资源使用数据（如CPU、内存、磁盘I/O）。
• 告警规则：基于阈值或异常检测触发通知（如邮件、短信、Webhook）。
• 可视化看板：提供实时与历史数据的图表化展示。

2. GPU监控的特殊性

GPU监控需覆盖以下维度：

• 计算指标：GPU利用率、核心频率、计算任务队列深度。
• 显存指标：已用显存、剩余显存、显存带宽。
• 硬件状态：温度、功耗、风扇转速。
• 驱动与框架状态：CUDA版本、TensorFlow/PyTorch进程状态。

传统云监控可能未直接支持这些指标，需通过自定义监控扩展。

三、自定义监控的实现步骤

1. 确定监控指标与数据源

首先需明确需监控的GPU指标及其数据来源：

• NVIDIA工具：nvidia-smi命令行工具可获取GPU利用率、温度、显存等基础信息。
• DCGM（NVIDIA Data Center GPU Manager）：提供更详细的监控接口，支持多GPU集群管理。
• Prometheus Exporter：通过prometheus-node-exporter或自定义Exporter暴露指标。

示例：使用nvidia-smi获取GPU利用率与温度

nvidia-smi --query-gpu=utilization.gpu,temperature.gpu --format=csv,noheader
# 输出示例：85 %, 72

2. 编写监控脚本

将数据采集逻辑封装为脚本（如Python、Bash），定期执行并输出结构化数据。脚本需满足：

• 标准化输出：格式为指标名 值 时间戳（如gpu_utilization 85 1630000000）。
• 错误处理：捕获异常并记录日志。
• 轻量化：避免高资源占用影响业务。

Python示例：

import subprocess
import time
def get_gpu_metrics():
    cmd = "nvidia-smi --query-gpu=utilization.gpu,temperature.gpu --format=csv,noheader"
    output = subprocess.check_output(cmd, shell=True).decode().strip()
    util, temp = output.split(",")
    util = util.replace("%", "").strip()
    temp = temp.strip()
    return {
        "gpu_utilization": float(util),
        "gpu_temperature": int(temp),
        "timestamp": int(time.time())
    }
if __name__ == "__main__":
    metrics = get_gpu_metrics()
    print(f"gpu_utilization {metrics['gpu_utilization']} {metrics['timestamp']}")
    print(f"gpu_temperature {metrics['gpu_temperature']} {metrics['timestamp']}")

3. 配置云监控自定义指标

将脚本输出接入云监控平台，步骤如下：

1. 创建自定义指标：在云监控控制台定义指标名称、单位、数据类型。
2. 配置数据上报：
   • Agent上报：通过云监控Agent执行脚本并上报数据。
   • API上报：调用云监控API直接推送指标（适合无Agent环境）。
3. 设置聚合策略：如按分钟聚合平均值、最大值。

云监控Agent配置示例（以某云平台为例）：

# /etc/cloud-monitor/custom_metrics.conf
[gpu_monitor]
command = /path/to/gpu_monitor.py
interval = 60
metrics = gpu_utilization,gpu_temperature

4. 验证指标上报

通过云监控控制台查看指标是否成功上报，并检查数据准确性。可结合以下方法调试：

• 日志排查：检查Agent或脚本日志。
• 手动测试：直接运行脚本并对比云监控数据。

四、高级场景：多GPU与容器化监控

1. 多GPU服务器监控

对于多GPU节点，需在脚本中遍历所有GPU设备：

def get_multi_gpu_metrics():
    metrics = []
    for gpu_id in range(4):  # 假设4块GPU
        cmd = f"nvidia-smi -i {gpu_id} --query-gpu=utilization.gpu --format=csv,noheader"
        util = subprocess.check_output(cmd, shell=True).decode().strip().replace("%", "")
        metrics.append({
            "gpu_id": gpu_id,
            "utilization": float(util),
            "timestamp": int(time.time())
        })
    return metrics

2. 容器化环境监控

在Kubernetes中，可通过DaemonSet部署监控脚本：

apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
  name: gpu-monitor
spec:
  template:
    spec:
      containers:
      - name: monitor
        image: python:3.9
        command: ["/bin/sh", "-c", "python /scripts/gpu_monitor.py"]
        volumeMounts:
        - name: scripts
          mountPath: /scripts
      volumes:
      - name: scripts
        configMap:
          name: gpu-monitor-scripts

五、总结与下篇预告

本文详细阐述了通过云监控实现GPU云服务器自定义监控的核心步骤，包括指标设计、脚本编写、平台配置及验证。自定义监控的优势在于灵活性，可精准覆盖业务所需的GPU指标，为后续报警策略提供数据基础。

下篇将聚焦报警规则设计与实战案例，探讨如何基于自定义指标设置阈值报警、动态阈值调整及多级报警策略，敬请期待。