Scopri come semplificare il monitoraggio delle GPU in Azure con servizi gestiti per ottenere performance ottimali.
Il monitoraggio delle prestazioni delle GPU è essenziale in un contesto in cui l’uso di modelli linguistici di grandi dimensioni cresce in modo esponenziale. Utilizzando strumenti come Azure Managed Prometheus e Grafana, è possibile semplificare il processo di monitoraggio senza necessità di installazioni complesse o manutenzione. Questi servizi consentono di concentrarsi sull’analisi dei dati derivati dalle metriche e dai log, rendendo più efficiente l’allocazione delle risorse e l’ottimizzazione.
Azure Managed Prometheus consente di monitorare metriche cruciali delle GPU come l’uso della memoria framebuffer, l’utilizzo della GPU, l’utilizzo dei Tensor Core e le frequenze dell’orologio SM. Questa integrazione potenzia la visualizzazione delle informazioni, fornendo una comprensione approfondita dei modelli di consumo delle GPU e supportando decisioni strategiche più informate.
Nella recente disponibilità generale di Azure Managed Prometheus, è stata annunciata la possibilità di personalizzare la raccolta delle metriche e di attivare il monitoraggio delle applicazioni utilizzando i Service e Pod Monitors, in modo simile a quanto avveniva con il Prometheus Operator open source. Questo articolo descrive come utilizzare il supporto per CRD e Operator di Azure Managed Prometheus in combinazione con il DCGM Exporter di Nvidia e Grafana per monitorare le GPU.
Monitoraggio delle GPU
In un’epoca in cui le applicazioni di intelligenza artificiale richiedono prestazioni elevate e ottimizzazione delle risorse, l’uso di strumenti di monitoraggio come Prometheus è fondamentale. Grazie alla sua capacità di raccogliere e visualizzare dati critici, Prometheus, un toolkit open source di monitoraggio e alerting, insieme a Grafana, fornisce una soluzione potente per analizzare e reagire ai dati.
Utilizzo del DCGM Exporter di Nvidia con Azure Managed Prometheus
Il DCGM Exporter è uno strumento sviluppato da Nvidia per raccogliere e esportare metriche delle GPU. Questo strumento è essenziale per monitorare le prestazioni e il consumo di energia delle GPU. Grazie all’integrazione con Azure Managed Prometheus, è possibile utilizzare il DCGM Exporter in un cluster Kubernetes per avere accesso a metriche dettagliate.
Prima di procedere con l’installazione, verifica che il tuo cluster AKS soddisfi i seguenti requisiti:
- **GPU Node Pool**: Aggiungi un node pool con VM SKU che supportano le GPU.
- **Driver GPU**: Assicurati che il plugin Nvidia per Kubernetes funzioni come DaemonSet sui nodi GPU.
- **Abilitazione di Azure Managed Prometheus e Grafana**: Attiva questi servizi sul tuo cluster AKS.
Per implementare correttamente il DCGM Exporter, è necessario apportare alcune modifiche al codice e ai file di configurazione, come spiegato nella documentazione ufficiale di Nvidia. Ciò include il cambiamento della versione dell’API e l’adeguamento del file service-monitor.yaml. Inoltre, è importante gestire i selettori di nodi e le tolleranze per garantire che il sistema funzioni come previsto.
Creazione del Dashboard GPU in Azure Managed Grafana
Una volta che il DaemonSet del DCGM Exporter è attivo sui nodi GPU, si possono esportare le metriche generate a Azure Managed Prometheus tramite un PodMonitor. I passaggi includono l’applicazione di una configurazione YAML adeguata e la verifica dell’implementazione tramite i comandi kubectl.
Infine, per visualizzare queste metriche, si può importare un JSON fornito dal repository GitHub del DCGM Exporter in Azure Managed Grafana, creando così un dashboard personalizzato per monitorare le prestazioni delle GPU.