인프라 에이전트 설치

New Relic으로 데이터를 캡처하려면 인프라 에이전트를 설치하세요. 당사의 인프라 에이전트는 GPU 성능을 추적할 수 있도록 데이터를 수집하고 수집합니다.

두 가지 방법으로 인프라 에이전트를 설치할 수 있습니다.

• 가이드 설치 는 시스템을 검사하고 시스템에 가장 적합한 애플리케이션 모니터링 에이전트와 함께 인프라 에이전트를 설치하는 CLI 도구입니다. 가이드 설치 작동 방식에 대해 자세히 알아보려면 가이드 설치 개요 를 확인하세요.
• 인프라 에이전트를 수동으로 설치하려는 경우 Linux, Windows 용 수동 설치 자습서를 따를 수 있습니다.

NVIDIA GPU용 Flex 통합 구성

Flex는 New Relic 인프라 에이전트와 함께 번들로 제공되며 NVIDIA GPU 장치를 모니터링하는 명령줄 유틸리티인 NVIDIA SMI 와 통합될 수 있습니다.

Flex를 구성하려면 다음 단계를 따르세요.

1. 다음 경로에 nvidia-smi-gpu-monitoring.yml 이라는 파일을 만듭니다.

   bash

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   $
   sudo touch /etc/newrelic-infra/integrations.d/nvidia-smi-gpu-monitoring.yml

   git 저장소 에서 다운로드할 수도 있습니다.

2. 통합 구성으로 nvidia-smi-gpu-monitoring.yml 파일을 업데이트합니다.

   --- 
     integrations:

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• 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'

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GPU 측정항목이 수집되고 있는지 확인

Flex 구성은 인프라 에이전트에 의해 자동으로 감지되고 실행되므로 에이전트를 다시 시작할 필요가 없습니다. 다음 NRQL 쿼리를 실행하여 측정항목이 수집되고 있는지 확인할 수 있습니다.

SELECT * FROM NvidiaGpuSample

애플리케이션 모니터링

사전 구축된 대시보드 템플릿을 사용하여 GPU 지표를 모니터링할 수 있습니다. 다음과 같이하세요:

1. one.newrelic.com 으로 이동하여 Dashboards [대시보드를] 클릭합니다.

2. Import dashboard [대시보드 가져오기] 탭을 클릭합니다.

3. NVIDIA GPU 대시보드 에서 파일 콘텐츠(.json)를 복사합니다.

4. 대시보드를 가져와야 하는 대상 계정을 선택합니다.

5. Import dashboard [대시보드 가져오기를] 클릭하여 조치를 확인하십시오.

   NVIDIA GPU Monitoring 대시보드는 맞춤 대시보드로 간주되며 대시보드 UI에서 찾을 수 있습니다. 대시보드 사용 및 편집에 대한 문서는 대시보드 문서 를 참조하십시오.

   다음은 사용 가능한 모든 원격 분석을 보기 위한 NRQL 쿼리입니다.

   SELECT * FROM NvidiaGpuSample

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