dcgm+prometheus

DCGM 是 NVIDIA Data Center GPU 管理工具的缩写，而 Prometheus 是一种用于监控和警报的开源工具。DCGM Prometheus 是将 DCGM 与 Prometheus 集成，以便更好地监控和管理 NVIDIA GPU 在数据中心环境中的性能和健康状况。

DCGM 提供了许多功能，包括 GPU 温度、功耗、内存使用情况、性能指标等的监控。而 Prometheus 则是一种通过 HTTP 协议来收集和存储时间序列数据的工具，它允许用户通过灵活的查询语言来查询和分析这些数据。

将 DCGM 与 Prometheus 集成，可以通过使用 Prometheus 提供的丰富的监控仪表板和警报系统来实时监控 GPU 的性能和健康状况。通过将 DCGM 的数据导出为 Prometheus 可以理解的格式，用户可以方便地将数据传输到 Prometheus 的存储数据库中，以进行持久化存储和长期分析。

使用 DCGM Prometheus，用户可以在数据中心中实时监控 GPU 使用情况，及时发现并处理 GPU 温度过高、功耗异常或内存使用超限等问题。此外，用户还可以设置警报规则，当 GPU 的性能或健康状况达到预定的阈值时，系统会自动发送警报通知用户，以便及时采取措施。

总的来说，DCGM Prometheus 结合了 DCGM 提供的 GPU 监控数据和 Prometheus 提供的强大查询和警报功能，为用户提供了一个全面的 GPU 监控和管理解决方案，帮助用户实时了解 GPU 的性能状况，保证数据中心的稳定和可靠运行。

相关问题

使用哪些组件可以使prometheus监控到宿主机中多个docker容器中的gpu信息，具体的使用方法是怎样

要监控宿主机中多个 Docker 容器中的 GPU 信息，可以使用 NVIDIA 官方提供的 GPU 监控 exporter `nvidia_gpu_prometheus_exporter`。这个 exporter 可以把宿主机中所有 GPU 的使用情况统计起来，然后暴露给 Prometheus 进行监控。

具体使用方法如下：

1. 安装 `nvidia_gpu_prometheus_exporter`

   docker run -d --name=nvidia_gpu_prometheus_exporter \
     --pid=host \
     --runtime=nvidia \
     -p 9101:9101 \
     nvcr.io/nvidia/k8s/dcgm-exporter:2.0.13-2.2.0-rc.3-ubuntu18.04

运行上述命令会下载 `nvidia_gpu_prometheus_exporter` 镜像，并以 daemon 模式运行一个容器。

2. 配置 Prometheus

在 Prometheus 的配置文件 `prometheus.yml` 中添加以下内容：

   scrape_configs:
     - job_name: 'nvidia_gpu_exporter'
       scrape_interval: 5s
       static_configs:
         - targets: ['<nvidia_gpu_prometheus_exporter_host>:9101']

其中 `<nvidia_gpu_prometheus_exporter_host>` 是 `nvidia_gpu_prometheus_exporter` 容器所在的宿主机的 IP 地址。

3. 重启 Prometheus

在修改了 `prometheus.yml` 配置文件后，需要重启 Prometheus 才能生效。

4. 访问 Grafana

访问 Grafana 并配置一个 Dashboard，就可以实时监控 GPU 使用情况了。在添加图表时，可以选择 `nvidia_gpu_duty_cycle`、`nvidia_gpu_memory_free`、`nvidia_gpu_memory_total` 等指标。

需要注意的是，`nvidia_gpu_prometheus_exporter` 只能监控到正在运行的容器中的 GPU 使用情况，如果容器已经停止运行，那么它占用的 GPU 资源也不会被统计。