在多GPU分布式训练中，资源利用率监控是性能调优的关键环节。本文分享一套实用的监控方案，帮助工程师精准定位瓶颈。
核心监控指标
- GPU利用率（Utilization）
- 显存使用率（Memory Usage）
- 网络带宽利用率
- CPU负载
实现方案 使用NVIDIA SMI工具结合自定义脚本进行实时监控：
#!/bin/bash
while true; do
nvidia-smi --query-gpu=utilization.gpu,utilization.memory,memory.used,memory.total \
--format=csv,nounits,noheader -l 1 >> gpu_metrics.csv
done
调优实践
- 当GPU利用率持续低于50%时，考虑增加batch size
- 显存使用率超过90%时，应优化模型结构或减小batch size
- 网络带宽利用率低（<30%）时，可尝试增加数据并行度
工具推荐
- nvidia-smi：基础监控
- NVLink监控：检查GPU间通信效率
- PyTorch Profiler：深度分析训练过程
这套方案已在多个128卡集群中验证，有效提升资源利用率20%以上。
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