一、引言：GPU云服务器监控的必要性

在人工智能、深度学习、科学计算等高性能计算场景中，GPU云服务器已成为核心基础设施。然而，GPU资源的异常（如温度过高、显存泄漏、利用率骤降）可能导致任务中断、数据丢失甚至硬件损坏。传统的系统监控工具（如CPU、内存监控）无法直接覆盖GPU的专用指标（如显存使用率、GPU利用率、温度、功耗），因此需要针对GPU的自定义监控方案。

云监控平台（如阿里云云监控、AWS CloudWatch、腾讯云监控等）提供了灵活的自定义监控能力，允许用户通过API或脚本采集GPU的专用指标，并基于这些数据设置报警规则。本文将分两篇详细介绍如何通过云监控实现GPU云服务器的自定义监控与报警，本篇（上）聚焦自定义监控的实现步骤，下篇（下）将深入报警策略与优化。

二、GPU监控的核心指标与数据采集

1. 关键GPU监控指标

GPU监控需覆盖以下核心指标，以全面反映硬件状态与性能：

• GPU利用率：反映GPU计算资源的占用情况（如训练任务、推理任务的负载）。
• 显存使用率：监控GPU内存的占用，避免因显存不足导致任务失败。
• 温度：GPU温度过高可能触发降频或关机，需实时监控。
• 功耗：监控GPU的电力消耗，优化成本与能效。
• 风扇转速：间接反映散热状态，异常转速可能预示硬件故障。
• PCIe带宽利用率：监控GPU与主机之间的数据传输效率。

2. 数据采集方式

云监控的自定义监控通常通过以下方式采集GPU数据：

• Agent采集：在GPU云服务器上部署监控Agent（如Prometheus的Node Exporter、NVIDIA的DCGM Exporter），通过本地脚本或二进制工具采集GPU指标，并推送至云监控。
• API调用：部分云平台提供GPU监控的API（如AWS的CloudWatch Metrics API），可直接调用获取数据。
• 日志解析：若GPU驱动或管理工具（如nvidia-smi）输出日志，可通过日志解析提取指标。

示例：使用NVIDIA DCGM Exporter采集GPU指标
NVIDIA Data Center GPU Manager (DCGM) 是官方提供的GPU监控工具，其Exporter可将指标输出为Prometheus格式，便于云监控集成。

# 安装DCGM Exporter
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/nvidia-dcgm-exporter_2.0.0-1_amd64.deb
sudo dpkg -i nvidia-dcgm-exporter_2.0.0-1_amd64.deb
# 启动服务
sudo systemctl start dcgm-exporter
sudo systemctl enable dcgm-exporter
# 验证指标输出（Prometheus格式）
curl http://localhost:9400/metrics

输出示例：

# HELP dcgm_gpu_temp_c GPU temperature in Celsius
# TYPE dcgm_gpu_temp_c gauge
dcgm_gpu_temp_c{gpu_id="0"} 65
# HELP dcgm_gpu_utilization GPU utilization percentage
# TYPE dcgm_gpu_utilization gauge
dcgm_gpu_utilization{gpu_id="0"} 85.3

三、云监控自定义监控配置

1. 创建自定义监控项

以阿里云云监控为例，配置步骤如下：

1. 登录云监控控制台，进入“自定义监控”页面。
2. 创建监控项：
   • 命名空间：如ACM_GPU_MONITOR。
   • 指标名称：如gpu_utilization、gpu_memory_used。
   • 单位：百分比（%）、GB等。
   • 数据类型：浮点型。
3. 配置数据上报：
   • 通过API上报：调用云监控的PutCustomMetric接口。
   • 通过日志服务：将DCGM Exporter的指标写入日志，再通过日志服务转存至云监控。

示例：使用Python上报GPU利用率至阿里云云监控

import requests
import json
def put_custom_metric(access_key, secret_key, project, metric_name, value, dimensions):
    url = "https://metric-api.aliyuncs.com/"
    headers = {
        "Content-Type": "application/json",
        "X-Acs-Signature-Method": "HMAC-SHA1",
        "X-Acs-Signature-Version": "1.0",
        "X-Acs-Date": "2023-10-01T12:00:00Z",
        "Authorization": f"ACS {access_key}:{generate_signature(secret_key, url, headers)}"
    }
    data = {
        "project": project,
        "metric_list": [{
            "metric_name": metric_name,
            "value": value,
            "dimensions": dimensions
        }]
    }
    response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data))
    return response.json()
# 调用示例
put_custom_metric(
    access_key="YOUR_ACCESS_KEY",
    secret_key="YOUR_SECRET_KEY",
    project="ACM_GPU_MONITOR",
    metric_name="gpu_utilization",
    value=85.3,
    dimensions=[{"name": "gpu_id", "value": "0"}]
)

2. 配置监控图表与仪表盘

在云监控中创建仪表盘，将自定义监控项可视化：

1. 进入“仪表盘”页面，创建新仪表盘。
2. 添加图表，选择自定义监控项（如gpu_utilization）。
3. 设置聚合方式（如平均值、最大值）、时间范围（如最近1小时）。
4. 保存仪表盘，便于实时查看GPU状态。

四、监控数据验证与优化

1. 数据准确性验证

• 对比本地工具：在GPU服务器上运行nvidia-smi，对比云监控中的指标是否一致。
• 异常测试：手动触发GPU高负载（如运行深度学习训练），观察监控数据是否实时更新。

2. 性能优化建议

• 采样频率：根据业务需求设置合理的采样间隔（如10秒一次），避免过高频率导致Agent性能下降。
• 数据存储：长期存储监控数据可能产生高额费用，建议设置数据保留策略（如保留最近30天）。
• 多区域部署：若GPU服务器分布在多个区域，需在每个区域单独配置监控项，避免跨区域数据延迟。

五、总结与下篇预告

本篇详细介绍了如何通过云监控实现GPU云服务器的自定义监控，包括关键指标选择、数据采集方式、云监控配置步骤及数据验证方法。通过自定义监控，运维人员可实时掌握GPU资源状态，为后续的报警策略提供数据基础。

下篇（下）将聚焦报警规则配置与优化，涵盖：

• 报警阈值设定（如GPU利用率>90%触发报警）。
• 报警通知方式（邮件、短信、Webhook）。
• 报警抑制与降噪（避免频繁报警）。
• 报警历史分析与根因定位。

通过完整的监控与报警体系，可显著提升GPU云服务器的稳定性与运维效率。