| title | tags | metaDescription | freshnessValidatedDate | translationType | |||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
Integração de GPU NVIDIA |
|
Use New Relic infrastructure agent to get a dashboard with GPU metrics. |
2023-08-10T00:00:00.000Z |
machine |
import infrastructureNVIDIAGPUDashboard from 'images/infrastructure_screenshot-full_NVIDIA-GPU-dashboard.webp'
Nossa integração com GPU NVIDIA permite monitor o status de suas GPUs. Esta integração utiliza nosso agente de infraestrutura com a integração Flex, que nos permite acessar o utilitário SMI da NVIDIA.
Ao instalar, você obterá um dashboard pré-construído contendo métricas cruciais de GPU:
- Utilização de GPU
- Contagens de erros ECC
- Processos de computador ativos
- Estados de relógio e desempenho
- Temperatura e velocidade do ventilador
- Informações dinâmicas e estáticas sobre cada dispositivo compatível
Para capturar dados com o New Relic, instale nosso agente de infraestrutura. Nosso agente de infraestrutura coleta e ingere dados para que você possa acompanhar o desempenho de suas GPUs.
É possível instalar o agente de infraestrutura de duas maneiras diferentes:
* Nossa [instalação guiada](https://one.newrelic.com/nr1-core?state=4f81feab-35f7-e97e-9903-52510f8542bd) é uma ferramenta CLI que inspeciona seu sistema e instala o agente de infraestrutura junto com o agente de monitoramento do aplicativo que melhor funciona para seu sistema. Para saber mais sobre como funciona nossa instalação guiada, confira nossa [Visão geral da instalação guiada](/docs/infrastructure/host-integrations/installation/new-relic-guided-install-overview).
* Se preferir instalar nosso agente de infraestrutura manualmente, você pode seguir um tutorial para instalação manual para [Linux](/docs/infrastructure/install-infrastructure-agent/linux-installation/install-infrastructure-monitoring-agent-linux), [Windows](/docs/infrastructure/install-infrastructure-agent/windows-installation/install-infrastructure-monitoring-agent-windows/).
O Flex vem junto com o agente New Relic Infrastructure e pode ser integrado ao [NVIDIA SMI](https://developer.nvidia.com/nvidia-management-library-nvml), um utilitário de linha de comando para monitor dispositivos GPU NVIDIA.
<Callout variant="important">
nvidia-smi vem pré-instalado com drivers de vídeo NVIDIA GPU no Linux e Windows Server.
</Callout>
Siga estas etapas para configurar o Flex:
1. Crie um arquivo chamado `nvidia-smi-gpu-monitoring.yml` neste caminho:
```shell
sudo touch /etc/newrelic-infra/integrations.d/nvidia-smi-gpu-monitoring.yml
```
Você também pode fazer download do [repositório git](https://github.com/newrelic/nri-flex/blob/master/examples/nvidia-smi-gpu-monitoring.yml).
2. Atualize o arquivo `nvidia-smi-gpu-monitoring.yml` com a configuração de integração:
---
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'A configuração do Flex será detectada e executada automaticamente pelo agente de infraestrutura, não sendo necessário reiniciar o agente. Você pode confirmar que as métricas estão sendo ingeridas executando esta consulta NRQL:
```sql
SELECT * FROM NvidiaGpuSample
```
Você pode usar nosso modelo dashboard pré-construído para monitor suas métricas de GPU. Siga esses passos:
1. Vá para
<DoNotTranslate>**[one.newrelic.com](https://one.newrelic.com/)**</DoNotTranslate>
e clique em
<DoNotTranslate>**Dashboards**</DoNotTranslate>
.
2. Clique na guia
<DoNotTranslate>**Import dashboard**</DoNotTranslate>
.
3. Copie o conteúdo do arquivo (`.json`) do [painel da GPU NVIDIA](https://raw.githubusercontent.com/newrelic/nri-flex/master/examples/nvidia-smi-gpu-monitoring-dashboard.json).
4. Selecione a conta de destino para a qual o dashboard precisa ser importado.
5. Clique em
<DoNotTranslate>**Import dashboard**</DoNotTranslate>
para confirmar a ação.
Seu dashboard `NVIDIA GPU Monitoring` é considerado um painel personalizado e pode ser encontrado na interface do <DoNotTranslate>**Dashboards**</DoNotTranslate>. Para obter documentos sobre como usar e editar o painel, consulte [nossos documentos dashboard ](/docs/query-your-data/explore-query-data/dashboards/introduction-dashboards).
Aqui está uma consulta NRQL para visualizar toda a telemetria disponível:
```sql
SELECT * FROM NvidiaGpuSample
```
Você pode adaptar a configuração do Flex para incluir ou excluir informações disponíveis no utilitário NVIDIA SMI.
Para saber mais sobre como construir uma consulta NRQL e gerar um painel, confira estes documentos:
-
Introdução ao criador de consulta para criação de consultas básicas e avançadas.
-
Introdução aos dashboards para personalizar seu dashboard e realizar diversas ações.
-
Gerencie seu dashboard para ajustar o
modo de exibição ou para adicionar mais conteúdo ao dashboard.