一、GPU监控的核心价值与挑战

在深度学习、科学计算等GPU密集型场景中，GPU资源的稳定运行直接影响业务连续性。传统监控系统往往聚焦于CPU、内存等基础指标，而GPU特有的利用率、显存占用、温度、功耗等指标常被忽视，导致以下问题：

1. 性能瓶颈难定位：GPU利用率波动可能由计算任务不均衡、数据传输阻塞或驱动异常引发，缺乏专项监控难以快速溯源。
2. 资源浪费隐现：显存泄漏或任务堆积可能导致GPU空闲，而传统监控无法区分“主动空闲”与“异常阻塞”。
3. 安全风险加剧：GPU温度过高或功耗异常可能引发硬件故障，但阈值报警需结合动态负载调整，通用监控难以满足。

以某AI训练平台为例，其曾因未监控GPU显存占用峰值，导致任务因OOM（内存不足）频繁中断，重新调度耗时超过30%，直接经济损失达数万元。这凸显了GPU专项监控的必要性。

二、云监控自定义监控的实现路径

云监控的自定义监控功能允许用户通过脚本或API采集非标准指标，并集成至统一监控平台。针对GPU监控，其实现分为三步：

（一）指标采集：从硬件到数据的穿透

1. NVIDIA工具链的选择
   NVIDIA提供的nvidia-smi是GPU监控的基础工具，可采集利用率、显存、温度等10+项指标。例如，通过以下命令获取实时数据：

   nvidia-smi --query-gpu=utilization.gpu,utilization.memory,temperature.gpu,power.draw --format=csv

   输出示例：

   utilization.gpu [%], utilization.memory [%], temperature.gpu [C], power.draw [W]
   85.32, 72.45, 78, 215

   但nvidia-smi存在局限性：无法采集历史数据、不支持远程批量查询。此时需结合dcgm（NVIDIA Data Center GPU Manager）或Prometheus的node-exporter插件实现更灵活的采集。

2. 自定义脚本的优化
   若需采集非标准指标（如PCIe带宽利用率），可编写Python脚本调用pynvml库：

   import pynvml
   pynvml.nvmlInit()
   handle = pynvml.nvmlDeviceGetHandleByIndex(0)
   util = pynvml.nvmlDeviceGetUtilizationRates(handle)
   print(f"GPU Utilization: {util.gpu}%")
   pynvml.nvmlShutdown()

   脚本需处理异常（如驱动未加载）、支持定时执行（通过cron或systemd），并输出结构化数据（JSON格式便于云监控解析）。

（二）数据上报：云监控的接入协议

云监控通常支持HTTP API或SDK上报数据。以某云平台为例，上报接口需包含以下字段：

{
  "metrics": [
    {
      "metric_name": "gpu_utilization",
      "value": 85.32,
      "timestamp": 1625097600,
      "dimensions": {
        "instance_id": "i-123456",
        "gpu_index": "0"
      }
    }
  ]
}

关键注意事项：

• 维度设计：需包含实例ID、GPU索引等标识，避免多卡服务器数据混淆。
• 频率控制：GPU指标采集频率建议10-30秒，过高会增加负载，过低会丢失短时峰值。
• 数据压缩：批量上报可减少网络开销，例如每分钟汇总5次采集结果。

（三）报警规则：从静态到动态的升级

传统报警规则基于固定阈值（如GPU利用率>90%触发报警），但GPU负载常呈周期性波动（如训练任务批次处理）。云监控支持以下高级规则：

1. 同比/环比报警：当当前值比上周同期高20%时触发，适用于检测异常增长。
2. 突变检测：5分钟内利用率上升30%可能表示任务异常启动。
3. 复合条件：同时满足“利用率>85%”且“显存占用>90%”时报警，避免单一指标误报。

配置示例：

• 报警策略名称：GPU高负载预警
• 指标：gpu_utilization（实例维度）
• 条件：连续3个点>85%
• 通知方式：企业微信/邮件/短信
• 升级规则：5分钟未处理则升级至值班负责人

三、实战案例：某AI企业的监控优化

某AI企业原使用Zabbix监控GPU，但存在以下问题：

• 插件依赖复杂，需手动维护nvidia-smi版本兼容性。
• 报警规则分散，无法关联GPU与上层任务（如Kubernetes Pod）。
• 历史数据存储成本高，仅保留7天。

通过云监控自定义监控改造后：

1. 数据采集层：部署dcgm-exporter统一采集多卡指标，输出至Prometheus。
2. 云监控接入：通过Prometheus Remote Write将数据同步至云监控，利用其弹性存储（保留30天）和智能分析。
3. 报警优化：配置“训练任务GPU利用率<30%持续10分钟”的报警，自动触发任务重启脚本。

改造后，GPU资源利用率提升15%，任务中断率下降60%，运维人力投入减少40%。

四、下一步：报警后的自动化处置

本文聚焦于监控与报警的配置，而报警后的自动化处置（如自动扩缩容、任务迁移）将在下篇中详细展开。例如，当GPU温度持续超过85℃时，云监控可触发Lambda函数，调用云API将任务迁移至备用实例，实现闭环运维。

通过云监控的自定义监控功能，企业能够构建覆盖GPU全生命周期的监控体系，从被动响应转向主动预防，为AI等GPU密集型业务提供稳定保障。