利用NVIDIA监控技术提高GPU集群效率
realtime news Nov 26, 2025 00:04
NVIDIA推出先进的监控策略，以提高GPU集群的效率，解决闲置GPU浪费问题，并改善高性能计算环境中的资源利用率。
在快速发展的高性能计算（HPC）领域，对高效GPU资源管理的需求变得愈发关键。NVIDIA通过引入创新的监控技术来优化GPU集群，以应对这些挑战，正如Sachin Lakharia在NVIDIA开发者博客中最近发表的一篇文章中所详细介绍的。
GPU资源管理面临的挑战
生成式AI、大型语言模型（LLM）和计算机视觉应用的扩展已导致对GPU资源需求的显著增加。然而，GPU利用率不足可能导致巨大的运营成本和资源瓶颈。NVIDIA的努力集中在通过减少闲置GPU浪费来最小化这些低效率，这可以节省数百万的基础设施成本并提高开发者的生产力。
识别和解决GPU浪费
GPU浪费被划分为闲置GPU、配置错误的任务和基础设施开销等问题。NVIDIA的策略涉及为每个类别实施量身定制的解决方案。例如，公司已开发出一些项目来解决硬件故障、提高调度器效率并优化应用性能。关键重点是减少闲置浪费，即尽管被任务占用但仍未使用的GPU。
减少闲置GPU浪费的策略
为了解决闲置GPU浪费，NVIDIA强调对集群行为的实时观察。公司优先采用的数据收集与分析、指标开发、客户合作和解决方案扩展等技术。这些努力旨在创建GPU利用率的全面视图，为提高效率的针对性干预提供支持。
构建全面的监控管道
NVIDIA通过将来自NVIDIA数据中心GPU管理器（DCGM）的实时遥测与Slurm作业元数据相结合，开发了一条强大的GPU使用率指标管道。该集成提供了工作负载消耗的统一视图，能够识别闲置时段和低效率。
实施有效工具
为了进一步提高GPU效率，NVIDIA引入了如闲置GPU任务清除器和任务检验器等工具。这些工具自动识别并终止未有效利用分配GPU的任务，从而重新夺回闲置资源并提高集群整体性能。
经验教训和未来方向
NVIDIA的举措已显著减少了GPU浪费，从大约5.5%降至1%，从而节省了成本并增加了对关键工作负载的资源可用性。公司计划通过改进容器加载速度、数据缓存和调试工具来继续增强其基础设施。
欲了解更多信息，请访问NVIDIA开发者博客。
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