大模型部署中的硬件资源利用率监控

在大模型部署中，硬件资源利用率监控是确保系统稳定性和成本控制的关键环节。本文将分享一套可复现的监控方案。

核心监控指标

首先明确需要关注的核心指标：

• GPU显存使用率（显存占用/总显存）
• GPU计算利用率（GPU核心使用率）
• CPU内存使用率
• 网络带宽利用率
• 存储I/O延迟

实际部署监控方案

以NVIDIA GPU为例，推荐使用以下工具组合：

# 1. 使用nvidia-smi实时监控
watch -n 1 nvidia-smi

# 2. 配合nvml进行程序化监控
pip install pynvml

import pynvml
import time

def monitor_gpu():
    pynvml.nvmlInit()
    handle = pynvml.nvmlDeviceGetHandleByIndex(0)
    while True:
        info = pynvml.nvmlDeviceGetMemoryInfo(handle)
        util = pynvml.nvmlDeviceGetUtilizationRates(handle)
        print(f"内存使用率: {info.used/info.total*100:.2f}%")
        print(f"GPU利用率: {util.gpu}%")
        time.sleep(5)

优化建议

当发现显存使用率持续超过90%时，应考虑：

1. 调整batch size
2. 启用混合精度训练
3. 实施模型并行策略

这套方案已在多个大模型部署场景中验证有效，可根据实际环境调整监控频率和阈值。