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問題を作成する

NVIDIA GPUの統合

NVIDIA GPU 統合により、GPU のステータスを監視できます。この統合では、インフラストラクチャ エージェントと Flex 統合が使用され、NVIDIA の SMI ユーティリティにアクセスできるようになります。

NVIDIA GPU 統合を設定すると、GPU メトリクスのダッシュボードが提供されます。

インストールすると、重要な GPU メトリクスを含む事前に構築されたダッシュボードが表示されます。

  • GPU使用率
  • ECCエラー数
  • アクティブな計算プロセス
  • クロックとパフォーマンスの状態
  • 温度とファン速度
  • サポートされている各デバイスに関する動的情報と静的情報

インフラストラクチャエージェントをインストールします

New Relic でデータをキャプチャするには、インフラストラクチャ エージェントをインストールします。当社のインフラストラクチャ エージェントはデータを収集して取り込むため、GPU のパフォーマンスを追跡できます。

インフラストラクチャ エージェントは、次の 2 つの方法でインストールできます。

NVIDIA GPU の Flex 統合を構成する

Flex は New Relic インフラストラクチャ エージェントにバンドルされており、NVIDIA GPU デバイスを監視するコマンド ライン ユーティリティである NVIDIA SMIと統合できます。

重要

nvidia-smi は、Linux および Windows Server に NVIDIA GPU ディスプレイ ドライバーがプリインストールされた状態で出荷されます。

Flex を構成するには、次の手順に従います。

  1. このパスに nvidia-smi-gpu-monitoring.yml という名前のファイルを作成します。

    bash
    $
    sudo touch /etc/newrelic-infra/integrations.d/nvidia-smi-gpu-monitoring.yml

    git リポジトリからダウンロードすることもできます。

  2. 統合構成を使用してnvidia-smi-gpu-monitoring.ymlファイルを更新します。

---
integrations:
- name: nri-flex
# interval: 30s
config:
name: NvidiaSMI
variable_store:
metrics:
"name,driver_version,count,serial,pci.bus_id,pci.domain,pci.bus,\
pci.device_id,pci.sub_device_id,pcie.link.gen.current,pcie.link.gen.max,\
pcie.link.width.current,pcie.link.width.max,index,display_mode,display_active,\
persistence_mode,accounting.mode,accounting.buffer_size,driver_model.current,\
driver_model.pending,vbios_version,inforom.img,inforom.oem,inforom.ecc,inforom.pwr,\
gom.current,gom.pending,fan.speed,pstate,clocks_throttle_reasons.supported,\
clocks_throttle_reasons.gpu_idle,clocks_throttle_reasons.applications_clocks_setting,\
clocks_throttle_reasons.sw_power_cap,clocks_throttle_reasons.hw_slowdown,clocks_throttle_reasons.hw_thermal_slowdown,\
clocks_throttle_reasons.hw_power_brake_slowdown,clocks_throttle_reasons.sw_thermal_slowdown,\
clocks_throttle_reasons.sync_boost,memory.total,memory.used,memory.free,compute_mode,\
utilization.gpu,utilization.memory,encoder.stats.sessionCount,encoder.stats.averageFps,\
encoder.stats.averageLatency,ecc.mode.current,ecc.mode.pending,ecc.errors.corrected.volatile.device_memory,\
ecc.errors.corrected.volatile.dram,ecc.errors.corrected.volatile.register_file,ecc.errors.corrected.volatile.l1_cache,\
ecc.errors.corrected.volatile.l2_cache,ecc.errors.corrected.volatile.texture_memory,ecc.errors.corrected.volatile.cbu,\
ecc.errors.corrected.volatile.sram,ecc.errors.corrected.volatile.total,ecc.errors.corrected.aggregate.device_memory,\
ecc.errors.corrected.aggregate.dram,ecc.errors.corrected.aggregate.register_file,ecc.errors.corrected.aggregate.l1_cache,\
ecc.errors.corrected.aggregate.l2_cache,ecc.errors.corrected.aggregate.texture_memory,ecc.errors.corrected.aggregate.cbu,\
ecc.errors.corrected.aggregate.sram,ecc.errors.corrected.aggregate.total,ecc.errors.uncorrected.volatile.device_memory,\
ecc.errors.uncorrected.volatile.dram,ecc.errors.uncorrected.volatile.register_file,ecc.errors.uncorrected.volatile.l1_cache,\
ecc.errors.uncorrected.volatile.l2_cache,ecc.errors.uncorrected.volatile.texture_memory,ecc.errors.uncorrected.volatile.cbu,\
ecc.errors.uncorrected.volatile.sram,ecc.errors.uncorrected.volatile.total,ecc.errors.uncorrected.aggregate.device_memory,\
ecc.errors.uncorrected.aggregate.dram,ecc.errors.uncorrected.aggregate.register_file,ecc.errors.uncorrected.aggregate.l1_cache,\
ecc.errors.uncorrected.aggregate.l2_cache,ecc.errors.uncorrected.aggregate.texture_memory,ecc.errors.uncorrected.aggregate.cbu,\
ecc.errors.uncorrected.aggregate.sram,ecc.errors.uncorrected.aggregate.total,retired_pages.single_bit_ecc.count,\
retired_pages.double_bit.count,retired_pages.pending,temperature.gpu,temperature.memory,power.management,power.draw,\
power.limit,enforced.power.limit,power.default_limit,power.min_limit,power.max_limit,clocks.current.graphics,clocks.current.sm,\
clocks.current.memory,clocks.current.video,clocks.applications.graphics,clocks.applications.memory,\
clocks.default_applications.graphics,clocks.default_applications.memory,clocks.max.graphics,clocks.max.sm,clocks.max.memory,\
mig.mode.current,mig.mode.pending"
apis:
- name: NvidiaGpu
commands:
- run: nvidia-smi --query-gpu=${var:metrics} --format=csv # update this if you have an alternate path
output: csv
rename_keys:
" ": ""
"\\[MiB\\]": ".MiB"
"\\[%\\]": ".percent"
"\\[W\\]": ".watts"
"\\[MHz\\]": ".MHz"
value_parser:
"clocks|power|fan|memory|temp|util|ecc|stats|gom|mig|count|pcie": '\d*\.?\d+'
'.': '\[N\/A\]|N\/A|Not Active|Disabled|Enabled|Default'

GPU メトリクスが取り込まれていることを確認する

Flex 構成はインフラストラクチャ エージェントによって自動的に検出され、実行されるため、エージェントを再起動する必要はありません。次の NRQL クエリを実行すると、メトリクスが取り込まれていることを確認できます。

SELECT * FROM NvidiaGpuSample

アプリケーションを監視する

事前に構築されたダッシュボード テンプレートを使用して、GPU メトリクスを監視できます。次の手順を実行します:

  1. one.newrelic.com

    に移動し、

    Dashboards

    をクリックします。

  2. Import dashboard

    タブをクリックします。

  3. NVIDIA GPU ダッシュボードからファイルの内容 ( .json ) をコピーします。

  4. ダッシュボードをインポートする必要があるターゲット アカウントを選択します。

  5. Import dashboard

    をクリックしてアクションを確認します。

    NVIDIA GPU Monitoringダッシュボードはカスタムダッシュボードとみなされ、 Dashboards UI に表示されます。 ダッシュボードの使用と編集に関するドキュメントについては、ダッシュボードのドキュメントを参照してください。

    利用可能なすべてのテレメトリを表示する NRQL クエリは次のとおりです。

    SELECT * FROM NvidiaGpuSample

次は何ですか?

Flex 構成を調整して、NVIDIA SMI ユーティリティから入手可能な情報を含めたり除外したりできます。

NRQL クエリの作成とダッシュボードの生成の詳細については、次のドキュメントをご覧ください。

  • 基本的なクエリと高度なクエリを作成するためのクエリ ビルダーの概要

  • ダッシュボードをカスタマイズしてさまざまなアクションを実行するためのダッシュボードの概要

  • ダッシュボードを管理して

    表示モードを調整したり、ダッシュボードにコンテンツを追加したりできます。

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