概要
このチェックは、Datadog Agent を通じて NVIDIA Management Library (NVML) 公開メトリクスを監視し、公開された Kubernetes デバイスと関連付けることができます。
セットアップ
NVML チェックは Datadog Agent パッケージに含まれていないため、お客様自身でインストールする必要があります。
インストール
Agent v7.21 / v6.21 以降の場合は、下記の手順に従い NVML チェックをホストにインストールします。Docker Agent または 上記バージョン以前の Agent でインストールする場合は、コミュニティインテグレーションの使用をご参照ください。
以下のコマンドを実行して、Agent インテグレーションをインストールします。
Linux の場合:
datadog-agent integration install -t datadog-nvml==<INTEGRATION_VERSION>
# You may also need to install dependencies since those aren't packaged into the wheel
sudo -u dd-agent -H /opt/datadog-agent/embedded/bin/pip3 install grpcio pynvml
Windows の場合 (管理者として実行する Powershell を使用):
& "$env:ProgramFiles\Datadog\Datadog Agent\bin\agent.exe" integration install -t datadog-nvml==<INTEGRATION_VERSION>
# You may also need to install dependencies since those aren't packaged into the wheel
& "$env:ProgramFiles\Datadog\Datadog Agent\embedded3\python" -m pip install grpcio pynvml
コアのインテグレーションと同様にインテグレーションを構成します。
Docker を使用している場合、NVML リポジトリに Dockerfile の例があります。
docker build -t dd-agent-nvml .
Docker と Kubernetes を使用している場合は、環境変数 NVIDIA_VISIBLE_DEVICES と NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES を公開する必要があります。例については、付属の Dockerfile を参照してください。
予約済みの Kubernetes NVIDIA デバイスを、そのデバイスを使用する Kubernetes ポッドと関連付けるには、Unix ドメインソケット /var/lib/kubelet/pod-resources/kubelet.sock を Agent のコンフィギュレーションにマウントします。このソケットの詳細については、Kubernetes のウェブサイトを参照してください。このデバイスはバージョン 1.15 のベータサポートであることに注意してください。
構成
NVML のパフォーマンスデータを収集するには、Agent のコンフィギュレーションディレクトリのルートにある conf.d/ フォルダーの nvml.d/conf.yaml ファイルを編集します。使用可能なすべてのコンフィギュレーションオプションについては、サンプル nvml.d/conf.yaml を参照してください。
Agent を再起動します。
検証
Agent の status サブコマンドを実行し、Checks セクションで nvml を探します。
収集データ
メトリクス
| |
|---|
nvml.device_count
(gauge) | Number of GPU on this instance. |
nvml.gpu_utilization
(gauge) | Percent of time over the past sample period during which one or more kernels was executing on the GPU.
Shown as percent |
nvml.mem_copy_utilization
(gauge) | Percent of time over the past sample period during which global (device) memory was being read or written.
Shown as percent |
nvml.fb_free
(gauge) | Unallocated FB memory.
Shown as byte |
nvml.fb_used
(gauge) | Allocated FB memory.
Shown as byte |
nvml.fb_total
(gauge) | Total installed FB memory.
Shown as byte |
nvml.power_usage
(gauge) | Power usage for this GPU in milliwatts and its associated circuitry (e.g. memory) |
nvml.total_energy_consumption
(count) | Total energy consumption for this GPU in millijoules (mJ) since the driver was last reloaded |
nvml.enc_utilization
(gauge) | The current utilization for the Encoder
Shown as percent |
nvml.dec_utilization
(gauge) | The current utilization for the Decoder
Shown as percent |
nvml.pcie_tx_throughput
(gauge) | PCIe TX utilization
Shown as kibibyte |
nvml.pcie_rx_throughput
(gauge) | PCIe RX utilization
Shown as kibibyte |
nvml.temperature
(gauge) | Current temperature for this GPU in degrees celsius |
nvml.fan_speed
(gauge) | The current utilization for the fan
Shown as percent |
nvml.compute_running_process
(gauge) | The current usage of gpu memory by process
Shown as byte |
There is an attempt to, when possible, match metric names with NVIDIA’s Data Center GPU Manager (DCGM) exporter.
信頼できるメトリクスのドキュメントは、
NVIDIA ウェブサイトにあります。
可能な場合、メトリクス名を NVIDIA の Data Center GPU Manager (DCGM) エクスポーターと一致させる試みがあります。
イベント
NVML には、イベントは含まれません。
サービスチェック
See
service_checks.json for a list of service checks provided by this integration.
トラブルシューティング
ご不明な点は、Datadog のサポートチームまでお問合せください。
