介紹

NVDashboard 是一個(gè)開(kāi)源軟件包，用于在交互式Jupyter 實(shí)驗(yàn)室環(huán)境中實(shí)時(shí)可視化 NVIDIA GPU 指標(biāo)。 NVDashboard 是所有 GPU 用戶監(jiān)視系統(tǒng)資源的好方法。然而，它對(duì)于RAPIDS， NVIDIA的GPU開(kāi)源套件加速數(shù)據(jù)科學(xué)軟件庫(kù)的用戶尤其有價(jià)值。

考慮到現(xiàn)代數(shù)據(jù)科學(xué)算法的計(jì)算強(qiáng)度，在許多情況下 GPU 可以提供改變游戲規(guī)則的工作流加速。為了獲得最佳性能，底層軟件有效地使用系統(tǒng)資源是絕對(duì)關(guān)鍵的。盡管加速庫(kù)（如 cuDNN 和 RAPIDS ）是專門(mén)設(shè)計(jì)用于執(zhí)行性能優(yōu)化方面的繁重任務(wù)的，但對(duì)于開(kāi)發(fā)人員和最終用戶來(lái)說(shuō)，驗(yàn)證他們的軟件是否真正按照預(yù)期利用了 GPU 資源是非常有用的。雖然這可以通過(guò) NVIDIA -smi 等命令行工具實(shí)現(xiàn)，但許多專業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)家更喜歡使用交互式 Jupyter 筆記本進(jìn)行日常模型和工作流開(kāi)發(fā)。

圖 1 ： NVDashboard Jupyter 實(shí)驗(yàn)室擴(kuò)展正在運(yùn)行。 GPU 儀表板顯示在屏幕右側(cè)，而兩個(gè)dask-labextension儀表板顯示在左下角。

如圖 1所示， NVDashboard 使 Jupyter 筆記本用戶能夠在用于開(kāi)發(fā)的相同交互環(huán)境中可視化系統(tǒng)硬件指標(biāo)。支持的指標(biāo)包括：

GPU – 計(jì)算利用率

GPU – 內(nèi)存消耗

PCIe 吞吐量

NVLink 吞吐量

該軟件包構(gòu)建在基于 Python 的儀表板服務(wù)器上，該服務(wù)器支持 Bokeh 可視化庫(kù)在實(shí)時(shí)［1］中顯示和更新圖形。另外一個(gè) Jupyter Lab 擴(kuò)展將這些儀表板作為可移動(dòng)窗口嵌入到交互式環(huán)境中。大多數(shù) GPU 指標(biāo)都是通過(guò) PyNVML 收集的， PyNVML 是一個(gè)開(kāi)源的 Python 包，它構(gòu)成了 NVIDIA 管理庫(kù)（ NVML ）的包裝。因此，可以修改/擴(kuò)展可用的儀表板，以顯示可通過(guò) NVML 訪問(wèn)的任何可查詢 GPU 指標(biāo)。

使用 NVDashboard

nvdashboard 軟件包在PyPI上提供，由兩個(gè)基本組件組成：

博克服務(wù)器：服務(wù)器組件利用出色的 Bokeh 可視化庫(kù)實(shí)時(shí)顯示和更新 GPU -診斷儀表板。所需的硬件指標(biāo)可通過(guò)PyNVML訪問(wèn)，該P(yáng)yNVML是一個(gè)開(kāi)源的 Python 包，由 NVIDIA 管理庫(kù)（NVML）的包裝組成。因此，可以修改/擴(kuò)展NVDashboard以顯示任何可查詢的 GPU 指標(biāo)，這些指標(biāo)可以通過(guò)NVML輕松地從 Python 訪問(wèn)。

Jupyter 實(shí)驗(yàn)室擴(kuò)建： Jupyter 實(shí)驗(yàn)室擴(kuò)展將 GPU 診斷儀表板嵌入為交互式Jupyter-Lab環(huán)境中的可移動(dòng)窗口。

$ pip install jupyterlab-nvdashboard

# If you are using Jupyter Lab 2 you will also need to run
$ jupyter labextension install jupyterlab-nvdashboard

必須澄清的是， NVDashboard 自動(dòng)監(jiān)控整個(gè)機(jī)器的 GPU 資源，而不僅僅是本地 Jupyter 環(huán)境使用的資源。朱皮特實(shí)驗(yàn)室eExtension 當(dāng)然可以用于非 i Python /筆記本開(kāi)發(fā)。例如，在圖 3中，“ NVLink 時(shí)間線”和“ GPU 利用率”儀表板在 Jupyter 實(shí)驗(yàn)室環(huán)境中用于監(jiān)控從命令行執(zhí)行的多 GPU 深度學(xué)習(xí)工作流。

圖 3 ： Jupyter 實(shí)驗(yàn)室使用的“ NVLink Timeline ”儀表板。

博克服務(wù)器

雖然 Jupyter 實(shí)驗(yàn)室擴(kuò)展肯定是基于 i Python /筆記本電腦開(kāi)發(fā)的愛(ài)好者的理想選擇，但其他 GPU 用戶也可以使用 sandalone Bokeh 服務(wù)器訪問(wèn)儀表板。這是通過(guò)運(yùn)行來(lái)完成的。

$ Python -m jupyterlab nvdashboard 。 server 《端口號(hào)》

啟動(dòng) Bokeh 服務(wù)器后，可通過(guò)在標(biāo)準(zhǔn) web 瀏覽器中打開(kāi)相應(yīng)的 url （例如 http ：//《 ip 地址》：《 port number 》）來(lái)訪問(wèn) GPU 儀表板。如圖 4所示，主菜單列出了 NVDashboard 中可用的所有儀表板。

圖 4 ： NVDashboard 的 Bokeh 服務(wù)器組件的主菜單。

例如，選擇“ GPU -Resources ”鏈接將打開(kāi)圖 5中所示的儀表板，該儀表板使用對(duì)齊的時(shí)間線圖總結(jié)各種 GPU 資源的利用率。

圖 5 ： Jupyter 實(shí)驗(yàn)室外部使用的“ GPU 資源”儀表板。

要以這種方式使用 NVDashboard ，只需要 pip 安裝步驟（可以跳過(guò)實(shí)驗(yàn)室擴(kuò)展安裝步驟）：

$ pip 安裝 jupyterlab nvdashboard

或者，您也可以克隆jupyterlab-nvdashboard存儲(chǔ)庫(kù)，只需執(zhí)行server.py腳本（例如python jupyterlab_nvdashboard/server.py 《port-number》）。

實(shí)施細(xì)節(jié)

現(xiàn)有的 nvdashboard 包提供了許多有用的 GPU – 資源儀表板。但是，修改現(xiàn)有儀表板和/或創(chuàng)建全新的儀表板非常簡(jiǎn)單。為了做到這一點(diǎn)，您只需要利用 PyNVML 和 Bokeh 。

PyNVML dasic

PyNVML 是 NVIDIA 管理庫(kù)（ NVML ）的 Python 包裝器，它是一個(gè)基于 C 的 API ，用于監(jiān)視和管理 NVIDIA GPU 設(shè)備的各種狀態(tài)。 NVML 直接由更知名的 NVIDIA 系統(tǒng)管理接口（ NVIDIA -smi ）使用。根據(jù) NVIDIA 開(kāi)發(fā)者網(wǎng)站， NVML 提供對(duì)以下可查詢狀態(tài)的訪問(wèn)（除了此處未討論的可修改狀態(tài)外）：

ECC 錯(cuò)誤計(jì)數(shù)：報(bào)告可糾正的單位錯(cuò)誤和可檢測(cè)的雙位錯(cuò)誤。為當(dāng)前引導(dǎo)周期和 GPU 的生命周期提供錯(cuò)誤計(jì)數(shù)。

GPU 利用率：報(bào)告 GPU 和內(nèi)存接口的計(jì)算資源的當(dāng)前利用率。

主動(dòng)計(jì)算過(guò)程：報(bào)告在 GPU 上運(yùn)行的活動(dòng)進(jìn)程列表，以及相應(yīng)的進(jìn)程名稱/ id 和分配的 GPU 內(nèi)存。

時(shí)鐘和 PState：報(bào)告了幾個(gè)重要時(shí)鐘域的最大和當(dāng)前時(shí)鐘速率，以及當(dāng)前 GPU 性能狀態(tài)。

溫度和風(fēng)扇轉(zhuǎn)速：報(bào)告當(dāng)前堆芯 GPU 溫度以及非無(wú)源產(chǎn)品的風(fēng)扇轉(zhuǎn)速。

電源管理：對(duì)于支持的產(chǎn)品，會(huì)報(bào)告當(dāng)前板功率消耗和功率限制。

Identification：報(bào)告各種動(dòng)態(tài)和靜態(tài)信息，包括板序列號(hào)、 PCI 設(shè)備 ID 、 VBIOS / Inforom 版本號(hào)和產(chǎn)品名稱。

盡管目前存在幾種不同的 NVML Python 包裝器，但我們?cè)?GitHub 上使用 GoAi 托管的PyNVML包。這個(gè)版本的 PyNVML 使用 ctypes 包裝大多數(shù) nvmlcapi 。 NVDashboard 僅利用查詢實(shí)時(shí) GPU 資源利用率所需的一小部分 API ，包括：

nvmlInit（）：初始化 NVML 。初始化成功后，緩存 GPU 句柄，以降低儀表板中活動(dòng)監(jiān)視期間的數(shù)據(jù)查詢延遲。

nvmlShutdown（）： Finalize NVML

nvmlDeviceGetCount （）：獲取可用 GPU 設(shè)備的數(shù)量

nvmlDeviceGetHandleByIndex（）：獲取設(shè)備的句柄（給定整數(shù)索引）

nvmlDeviceGetMemoryInfo（）：獲取內(nèi)存信息對(duì)象（給定設(shè)備句柄）

nvmlDeviceGetUtilizationRates（）：獲取利用率對(duì)象（給定設(shè)備句柄）

nvmlDeviceGetPcieThroughput（）：獲取 PCIe 吞吐量對(duì)象（給定設(shè)備句柄）

nvmlDeviceGetNvLinkUtilizationCounter（）：獲取 NVLink 利用率計(jì)數(shù)器（給定設(shè)備句柄和鏈接索引）

在 PyNVML 的當(dāng)前版本中， Python 函數(shù)名的選擇通常與 C API 完全匹配。例如，要查詢每個(gè)可用設(shè)備上的當(dāng)前 GPU – 利用率，代碼如下所示：

可用設(shè)備上的當(dāng)前 GPU – 利用率，代碼如下所示：

In [1]: from pynvml import *
In [2]: nvmlInit()
In [3]: ngpus = nvmlDeviceGetCount()
In [4]: for i in range(ngpus):
…: handle = nvmlDeviceGetHandleByIndex(i)
…: gpu_util = nvmlDeviceGetUtilizationRates(handle).gpu
…: print(‘GPU %d Utilization = %d%%’ % (i, gpu_util))
…:
GPU 0 Utilization = 43%
GPU 1 Utilization = 0%
GPU 2 Utilization = 15%
GPU 3 Utilization = 0%
GPU 4 Utilization = 36%
GPU 5 Utilization = 0%
GPU 6 Utilization = 0%
GPU 7 Utilization = 11%

注意，除了 GitHub 存儲(chǔ)庫(kù)之外， PyNVML 還托管在PyPI和鍛造伯爵上。

儀表板代碼

要修改/添加 GPU 儀表板，只需使用兩個(gè)文件（jupyterlab_bokeh_server/server.py和jupyterlab_nvdashboard/apps/gpu.py）。添加/修改儀表板所需的大多數(shù) PyNVML 和 bokeh 代碼都將在gpu.py中。只有在添加或更改菜單/顯示名稱的情況下，才需要修改server.py。在這種情況下，必須在 routes dictionary 中指定新的/修改的名稱（鍵為所需的名稱，值為相應(yīng)的儀表板定義）：

routes = {
   "/GPU-Utilization": apps.gpu.gpu,
   "/GPU-Memory": apps.gpu.gpu_mem,
   "/GPU-Resources": apps.gpu.gpu_resource_timeline,
   "/PCIe-Throughput": apps.gpu.pci,
   "/NVLink-Throughput": apps.gpu.nvlink,
   "/NVLink-Timeline": apps.gpu.nvlink_timeline,
   "/Machine-Resources": apps.cpu.resource_timeline,
}

為了讓服務(wù)器不斷刷新 bokeh 應(yīng)用程序使用的 PyNVML 數(shù)據(jù)，我們使用 bokeh 的 ColumnDataSource 類在每個(gè)圖中定義數(shù)據(jù)的source。 ColumnDataSource 類允許為每種類型的數(shù)據(jù)傳遞更新函數(shù)，可以在每個(gè)應(yīng)用程序的專用回調(diào)函數(shù)（ cb ）中調(diào)用更新函數(shù)。例如，現(xiàn)有 GPU 應(yīng)用程序的定義如下：

def gpu（doc）：

fig = figure（title=“GPU Utilization”， sizing_mode=“stretch_both”， x_range=［0， 100］）

def get_utilization（）：

return ［

pynvml.nvmlDeviceGetUtilizationRates（gpu_handles［i］）.gpu

for i in range（ngpus）

］

gpu = get_utilization（）

y = list（range（len（gpu）））

source = ColumnDataSource（{“right”： y， “gpu”： gpu}）

mapper = LinearColorMapper（palette=all_palettes［“RdYlBu”］［4］， low=0， high=100）

fig.hbar（

source=source，

y=“right”，

right=“gpu”，

height=0.8，

color={“field”： “gpu”， “transform”： mapper}，

）

fig.toolbar_location = None

doc.title = “GPU Utilization ［%］”

doc.add_root（fig）

def cb（）：

source.data.update（{“gpu”： get_utilization（）}）

doc.add_periodic_callback（cb， 200）

請(qǐng)注意， PyNVML GPU 利用率數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)更新是在source.data.update（）調(diào)用中執(zhí)行的。有了必要的ColumnDataSource邏輯，可以通過(guò)多種方式修改標(biāo)準(zhǔn) GPU 定義（如上）。例如，交換 x 軸和 y 軸，指定不同的調(diào)色板，甚至將圖形從 hbar 完全更改為其他圖形。

關(guān)于作者

Jacob Tomlinson 是 NVIDIA 的高級(jí) Python 軟件工程師，專注于分布式系統(tǒng)的部署工具。他的工作包括維護(hù)開(kāi)源項(xiàng)目，包括 RAPIDS 和 Dask 。 RAPIDS 是一套 GPU 加速開(kāi)源 Python 工具，模擬 PyData 堆棧中的 API ，包括 NumPy 、 pandas 和 SciKit Learn 的 API 。 Dask 為分析提供了高級(jí)并行性，包括核心外計(jì)算、延遲計(jì)算和 PyData 堆棧的分布式執(zhí)行。

Ken Hester 是 NVIDIA 的解決方案架構(gòu)師和經(jīng)理，在 HPC 、 AI 深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)以及 CUDA GPU 計(jì)算領(lǐng)域?yàn)槟茉葱袠I(yè)提供支持。他來(lái)自德克薩斯州休斯頓，在 NVIDIA 工作了近 8 年。在 NVIDIA 之前， Ken 在能源行業(yè)工作了 15 年以上，是數(shù)據(jù)科學(xué)、軟件架構(gòu)、軟件設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)領(lǐng)域的行業(yè)專家。

Rick Zamora 是 NVIDIA 在 RAPIDS 和 Dask 工作的高級(jí)軟件工程師。他有科學(xué)計(jì)算研究和并行軟件開(kāi)發(fā)的背景。

審核編輯：郭婷