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使用容器见解配置 GPU 监视
容器见解支持监视以下 GPU 供应商提供的 GPU 群集：
通过以 60 秒为间隔收集以下指标并将其存储在 InsightMetrics 表中，容器见解会自动开始监视节点上的 GPU 使用情况以及 GPU 请求 Pod 和工作负载的情况。
注意
预配具有 GPU 节点的群集后，请确保根据 Azure Kubernetes 服务 (AKS) 的要求安装 GPU 驱动程序以运行 GPU 工作负载。 容器见解通过节点中运行的 GPU 驱动程序 Pod 收集 GPU 指标。
| 指标名称 | 指标维度（标记） | 说明 |
|---|---|---|
| containerGpuDutyCycle* | container.azm.ms/clusterId、container.azm.ms/clusterName、containerName、gpuId、gpuModel、gpuVendor | 在刚过去的采样周期（60 秒）中，GPU 处于繁忙/积极处理容器的状态的时间百分比。 占空比是 1 到 100 之间的数字。 |
| containerGpuLimits | container.azm.ms/clusterId、container.azm.ms/clusterName、containerName | 每个容器可以将限值指定为一个或多个 GPU。 不能请求或限制为 GPU 的一部分。 |
| containerGpuRequests | container.azm.ms/clusterId、container.azm.ms/clusterName、containerName | 每个容器可以请求一个或多个 GPU。 不能请求或限制为 GPU 的一部分。 |
| containerGpumemoryTotalBytes* | container.azm.ms/clusterId、container.azm.ms/clusterName、containerName、gpuId、gpuModel、gpuVendor | 可用于特定容器的 GPU 内存量（以字节为单位）。 |
| containerGpumemoryUsedBytes* | container.azm.ms/clusterId、container.azm.ms/clusterName、containerName、gpuId、gpuModel、gpuVendor | 特定容器使用的 GPU 内存量（以字节为单位）。 |
| nodeGpuAllocatable | container.azm.ms/clusterId、container.azm.ms/clusterName、gpuVendor | 节点中可供 Kubernetes 使用的 GPU 数。 |
| nodeGpuCapacity | container.azm.ms/clusterId、container.azm.ms/clusterName、gpuVendor | 节点中的 GPU 总数。 |
* 根据 Kubernetes 上游更改，不再立即收集这些指标。 作为临时修补程序，对于 AKS，请将 GPU 节点池升级到最新版本或 *-2022.06.08 或更高版本。 对于启用了 Azure Arc 的 Kubernetes，在节点的 Kubelet 配置中启用功能入口 DisableAcceleratorUsageMetrics=false，然后重启 Kubelet。 上游更改正式发布后，此修补程序将不再有效。
GPU 性能图表
容器见解包含表中前面列出的指标的预配置图表，作为每个群集的 GPU 工作簿。 有关可用于容器见解的工作簿的说明，请参阅容器见解中的工作簿。
后续步骤
- 请参阅在 Azure Kubernetes 服务上将 GPU 用于计算密集型工作负载，以了解如何部署包含支持 GPU 的节点的 AKS 群集。
- 详细了解 Azure 中的 GPU 优化 VM SKU。
- 请查看 Kubernetes 中的 GPU 支持，了解有关在群集中的一个或多个节点上管理 GPU 的 Kubernetes 试验性支持。