大规模训练中的资源利用率监控

在分布式大模型训练中，资源利用率监控是性能调优的核心环节。本文分享一套可复现的监控方案。

核心监控指标

• GPU显存使用率（Memory Utilization）
• GPU计算利用率（Compute Utilization）
• 网络带宽利用率
• CPU内存使用率

实用脚本

#!/bin/bash
# 监控脚本 gpu_monitor.sh
while true; do
  nvidia-smi --query-gpu=utilization.gpu,utilization.memory,memory.used,memory.total \
    --format=csv,nounits,noheader -l 1 | \
    awk '{printf "GPU Util: %s%%, Mem Used: %sMB/%sMB\n", $1, $3, $4}'
done

调优建议

1. 当显存使用率持续低于60%时，考虑增大batch size
2. 计算利用率低于70%时，检查数据加载瓶颈
3. 网络利用率超过80%时，启用梯度压缩

工具推荐

• 使用nvidia-smi进行基础监控
• 结合torch.utils.tensorboard记录训练过程指标
• 部署Prometheus + Grafana实现可视化监控

通过建立自动化监控机制，可显著提升大规模训练的资源利用效率。