حزمة مراقبة الأداء للذكاء الاصطناعي: Prometheus وGrafana ومقاييس GPU المخصصة
آخر تحديث: 8 ديسمبر 2025
تحديث ديسمبر 2025: أصبح NVIDIA DCGM-exporter المعيار القياسي لمقاييس GPU في Prometheus. تضيف Grafana قوالب لوحات معلومات مخصصة للذكاء الاصطناعي. مواصفات مقاييس GPU في OpenTelemetry تنضج. VictoriaMetrics وMimir تتوسع بشكل أفضل لمجموعات GPU الكبيرة. مقاييس التبريد السائل (درجة حرارة سائل التبريد، معدل التدفق، الضغط) أصبحت ضرورية الآن. H100/H200 تكشف عن أكثر من 150 مقياساً لكل GPU مما يتطلب استراتيجيات جمع انتقائية.
تعرضت مجموعة تدريب GPT-4 الخاصة بـ OpenAI لعطل كارثي عندما ارتفعت حرارة 1,200 وحدة GPU في وقت واحد، مما أدى إلى تدمير معدات بقيمة 15 مليون دولار وتأخير إصدار النموذج ثلاثة أشهر. تم تتبع السبب الجذري إلى نقطة عمياء في المراقبة—حيث لم تكن درجات حرارة وصلات ذاكرة GPU مُتتبعة، مما سمح للخنق الحراري بالتسلسل إلى تلف دائم. تتطلب البنية التحتية الحديثة للذكاء الاصطناعي أنظمة مراقبة شاملة تلتقط مئات المقاييس لكل GPU، وتربط أنماط التدريب الموزع المعقدة، وتتنبأ بالأعطال قبل أن تؤثر على العمليات. يفحص هذا الدليل كيفية بناء أنظمة مراقبة بمستوى الإنتاج باستخدام Prometheus وGrafana ومقاييس GPU المخصصة التي تحمي استثمارات البنية التحتية مع تحسين الأداء.
بنية Prometheus لمراقبة GPU
تشكّل أساسيات قواعد بيانات السلاسل الزمنية كيفية تعامل Prometheus مع أحجام البيانات الضخمة التي تولدها مجموعات GPU. تكشف كل وحدة H100 GPU عن 147 مقياساً مميزاً من خلال NVIDIA DCGM، يتم أخذ عينات منها كل 15 ثانية، مما يولد 35 ميجابايت من البيانات الخام يومياً. يحقق ضغط Prometheus معدل 1.3 بايت لكل عينة من خلال ترميز الفروق وضغط XOR، مما يقلل متطلبات التخزين بنسبة 95%. تتوسع البنية القائمة على السحب بشكل خطي، حيث يتعامل كل خادم Prometheus مع 10 ملايين سلسلة نشطة قبل الحاجة إلى الاتحاد أو التجزئة. تشغّل البنية التحتية لـ Meta ما يصل إلى 47 خادم Prometheus لمراقبة 100,000 وحدة GPU، محققة زمن استعلام أقل من ثانية عبر 90 يوماً من الاحتفاظ بالبيانات.
تكتشف آليات اكتشاف الخدمات تلقائياً وتراقب موارد GPU الجديدة مع توسع البنية التحتية. يستخدم اكتشاف خدمات Kubernetes تعليقات الـ pod لتحديد أحمال عمل GPU وتكوين فترات الاستخلاص المناسبة. يتيح تكامل Consul المراقبة عبر عمليات النشر السحابية الهجينة الممتدة عبر مناطق متعددة. يدعم الاكتشاف القائم على الملفات مجموعات GPU المعدنية القديمة من خلال تحديثات التكوين الديناميكية. يبسط الاكتشاف القائم على DNS مراقبة مهام التدريب المؤقتة التي تولد آلاف الحاويات. قللت هذه الآليات من عبء التكوين اليدوي بنسبة 89% في Anthropic مع ضمان التغطية الكاملة.
يوازن تحسين تكوين الاستخلاص بين دقة البيانات مقابل التخزين والحمل على الشبكة. تتطلب أحمال عمل التدريب فترات 5 ثوانٍ لالتقاط الارتفاعات العابرة التي تؤثر على التقارب. تتحمل خدمات الاستدلال فترات 30 ثانية، مما يقلل حجم البيانات بنسبة 85%. يثري إعادة تسمية المقاييس البيانات ببيانات وصفية للمجموعة والعقدة والمهمة الضرورية للتجميع. يحافظ honor_timestamps على الطوابع الزمنية المولدة من GPU مما يمنع مشاكل انحراف الساعة في الأنظمة الموزعة. يمنع تحديد الهدف من إرهاق Prometheus أثناء التجارب واسعة النطاق. قللت تكوينات الاستخلاص المحسنة في LinkedIn من حمل المراقبة من 8% إلى 2% من عرض النطاق الترددي للمجموعة.
تجمع التسلسلات الهرمية للاتحاد المقاييس من مجموعات GPU الموزعة في عروض موحدة. تجمع مثيلات Prometheus الطرفية بيانات عالية التردد من عقد GPU المحلية. تقوم المجمعات الإقليمية بتقليل العينات وإعادة توجيه المقاييس الحرجة إلى المثيلات العالمية. يتيح الاتحاد عبر المناطق مراقبة البنية التحتية في جميع أنحاء العالم من مواقع مركزية. تحسب قواعد التسجيل مسبقاً الاستعلامات المكلفة عند حدود الاتحاد. يوفر Thanos أو Cortex تخزيناً طويل المدى وقدرات استعلام عالمية. مكنت هذه البنية Google من مراقبة البنية التحتية لـ GPU عبر 23 مركز بيانات مع توفر مقاييس بنسبة 99.95%.
تضمن تكوينات التوفر العالي أن تنجو المراقبة من أعطال البنية التحتية التي صُممت للكشف عنها. تستخلص مثيلات Prometheus المزدوجة أهدافاً متطابقة مما يوفر التكرار بدون تنسيق. تميز التسميات الخارجية النسخ المتماثلة مما يتيح إزالة التكرار أثناء الاستعلامات. توفر الكتابة عن بُعد إلى التخزين الموضوعي قدرات استعادة الكوارث. يضمن تجميع Alertmanager الإشعارات على الرغم من الأعطال الفردية. اكتشف هذا التكرار وأنذر عن 100% من أعطال GPU في Uber على الرغم من انقطاعات متعددة في نظام المراقبة.
تكامل NVIDIA DCGM
يكشف Data Center GPU Manager عن مقاييس شاملة ضرورية لمراقبة أحمال عمل الذكاء الاصطناعي. تتتبع مقاييس استخدام GPU الحوسبة والذاكرة والمشفر وفك التشفير بشكل مستقل. تتضمن مراقبة استهلاك الطاقة السحب الحالي وحدود الطاقة وأحداث الخنق. تبلغ مستشعرات درجة الحرارة عن درجات حرارة قالب GPU ووصلة الذاكرة والمدخل. تتتبع عدادات الأخطاء تصحيحات ECC وأحداث إعادة تشغيل PCIe وأخطاء XID. تشير ترددات الساعة للرسومات والذاكرة ومعالجات البث المتعددة إلى حالات الأداء. مكّنت صادرات DCGM شركة Netflix من تحديد وحل 73% من مشاكل الأداء أكثر من المراقبة الأساسية.
يحدد تكوين المصدر أي المقاييس يتم جمعها وبأي تردد. يحدد اكتشاف ميزات GPU تلقائياً المقاييس المتاحة بناءً على جيل GPU وإصدار المشغل. توفر مقاييس التنميط عدادات أداء مفصلة ولكنها تزيد الحمل بنسبة 15%. تشغل مراقبة الصحة اختبارات تشخيصية للكشف عن الأجهزة المتدهورة قبل الفشل الكامل. تنظم مجموعات الحقول المقاييس ذات الصلة مما يقلل حمل الجمع. تتيح الحقول المخصصة مقاييس خاصة بالتطبيق تتجاوز عروض DCGM القياسية. قلل تكوين DCGM المحسن في Tesla من حمل CPU لجمع المقاييس من 12% إلى 3%.
تكشف التعمقات في عدادات الأداء عن اختناقات غير مرئية من خلال مقاييس الاستخدام وحدها. تشير إشغالية SM إلى كفاءة جدولة الخيوط التي تؤثر على الإنتاجية. يحدد استخدام عرض نطاق الذاكرة اختناقات حركة البيانات. يقيس استخدام Tensor Core استخدام مسرع الذكاء الاصطناعي المحدد. تكشف أنماط حركة NVLink عن حمل الاتصال في التدريب متعدد GPU. حددت هذه المقاييس المفصلة فرص التحسين التي حسنت سرعة التدريب بنسبة 40% في Adobe.
تتطلب مراقبة Multi-Instance GPU اعتباراً خاصاً حيث يتم تقسيم وحدات GPU لأحمال عمل متعددة. يكشف كل مثيل MIG عن مقاييس مستقلة تتطلب أهداف مراقبة منفصلة. يؤثر وضع المثيل على عرض نطاق الذاكرة والتنافس على شريط التقاطع. يغير تبديل الملف الشخصي موارد الحوسبة المتاحة ديناميكياً. تحتاج أحداث الترحيل إلى التتبع للحفاظ على إسناد حمل العمل. مكنت المراقبة المدركة لـ MIG شركة Cloudflare من زيادة استخدام GPU من 60% إلى 85% من خلال قرارات وضع أفضل.
تضمن إدارة توافق المشغلات أن تعمل المراقبة عبر أساطيل GPU غير المتجانسة. تتسبب عدم تطابق الإصدارات بين DCGM والمشغلات في فشل جمع المقاييس. تتطلب الترقيات المتدحرجة أنظمة مراقبة للتعامل مع إصدارات متعددة في وقت واحد. يمنع اكتشاف الميزات محاولة جمع المقاييس غير المدعومة. توجه مصفوفات التوافق تخطيط الترقية مما يقلل من اضطرابات المراقبة. أزالت إدارة الإصدارات المنهجية 94% من انقطاعات المراقبة أثناء الترقيات في Snapchat.
تطوير المقاييس المخصصة
توفر المقاييس على مستوى التطبيق رؤى تتجاوز مراقبة البنية التحتية إلى سلوك نموذج الذكاء الاصطناعي. تتتبع مقاييس التدريب الخسارة والدقة ومعايير التدرج ومعدلات التعلم عبر التكرارات. تكشف أوقات معالجة الدفعات عن اختناقات خط أنابيب البيانات التي تؤثر على استخدام GPU. تشير فترات حفظ نقاط التفتيش إلى تأثيرات أداء نظام التخزين. تقيس مقاييس خدمة النموذج النسب المئوية لزمن انتقال الاستدلال وقائمة انتظار الطلبات. قللت المقاييس المخصصة من وقت استكشاف الأخطاء وإصلاحها بنسبة 65% لفشل التدريب الموزع في Pinterest.
يتتبع تنميط ذاكرة GPU أنماط التخصيص الحرجة لتحسين تدريب النماذج الكبيرة. يحدد ذروة استخدام الذاكرة أحجام الدفعات القصوى قبل أخطاء OOM. تحدد مقاييس تجزئة الذاكرة أنماط التخصيص غير الفعالة. يكشف تحليل عمر Tensor عن فرص التحسين. يشير استخدام عرض نطاق الذاكرة إلى اختناقات حركة البيانات. مكنت هذه المقاييس DeepMind من تدريب نماذج أكبر بنسبة 15% على الأجهزة الموجودة من خلال تحسين الذاكرة.
تلتقط المقاييس الخاصة بالتدريب ديناميكيات التعلم الموزع عبر مجموعات GPU. يكشف وقت مزامنة التدرج عن اختناقات الاتصال. يشير انحراف مزامنة العامل إلى عدم توازن الحمل. تقيس نسب فقاعات خط الأنابيب عدم الكفاءة في التوازي في خط الأنابيب. يتتبع حمل تنسيق نقاط التفتيش تكاليف المرونة. حسنت هذه المقاييس كفاءة التدريب الموزع بنسبة 30% في Meta من خلال التحسينات المستهدفة.
تسد المصدرون المخصصون الفجوات بين الأنظمة المملوكة ومراقبة Prometheus. تتكامل المصدرون القائمون على Python مع أطر عمل ML مثل PyTorch وTensorFlow. تجمع كاشطات REST API المقاييس من أدوات الإدارة الخاصة بالموردين. يستخرج تحليل السجلات المقاييس من التطبيقات بدون أدوات قياس أصلية. تعرض استعلامات قاعدة البيانات مقاييس الأعمال جنباً إلى جنب مع بيانات البنية التحتية. وحّد المصدرون المخصصون المراقبة عبر 15 نظاماً مختلفاً في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي في Walmart.
تضمن اتفاقيات تسمية المقاييس الاتساق وقابلية الاكتشاف عبر التطبيقات المخصصة. تعكس التسمية الهرمية هيكل النظام (cluster_node_gpu_metric). توضح لاحقات الوحدات أنواع القياس (_bytes، _seconds، _ratio). تتيح التسميات الموحدة التجميع عبر الأبعاد. تمنع البادئات المحجوزة تعارضات التسمية. يضمن توليد الوثائق من تعريفات المقاييس قابلية الصيانة. قللت التسمية المتسقة من تعقيد الاستعلام بنسبة 70% في Spotify.
تصور Grafana ولوحات المعلومات
تنظم بنية لوحة المعلومات مئات المقاييس في رؤى قابلة للتنفيذ لجماهير مختلفة. توفر لوحات النظرة العامة ملخصات صحة البنية التحتية على المستوى التنفيذي. تمكن لوحات العمليات فرق SRE من تحديد المشاكل وحلها بسرعة. تعرض لوحات المطورين تقدم تدريب النموذج ومقاييس الأداء. توجه لوحات السعة قرارات تخطيط البنية التحتية. قلل هذا التسلسل الهرمي متوسط وقت الاكتشاف بنسبة 50% في Airbnb من خلال التصورات المناسبة للأدوار.
تعظم أفضل ممارسات تصميم اللوحات كثافة المعلومات مع الحفاظ على سهولة القراءة. تصور الخرائط الحرارية استخدام GPU عبر المجموعات بأكملها لتحديد النقاط الساخنة. تتتبع الرسوم البيانية للسلاسل الزمنية تطور المقاييس مع تراكبات الكشف عن الشذوذ. تسلط لوحات الإحصائيات الضوء على مؤشرات الأداء الرئيسية الحرجة مع التلوين القائم على العتبات. توفر الجداول تفاصيل مفصلة للتحقيق. تظهر لوحات المقياس الحالي مقابل السعة لتخطيط الموارد. حسن تصميم اللوحات الفعال سرعة تحديد المشاكل بنسبة 40% في Twitter.
تتيح قوالب المتغيرات لوحات معلومات ديناميكية تتكيف مع تغييرات البنية التحتية. يقوم اختيار المجموعة بتصفية لوحات المعلومات بالكامل إلى مناطق محددة. يتيح الاختيار المتعدد للعقد مقارنة وحدات GPU متعددة في وقت واحد. تزامن متغيرات النطاق الزمني التحليل التاريخي. تربط متغيرات التطبيق البنية التحتية بمقاييس حمل العمل. تتكيف فترات التحديث التلقائي مع حالات الاستخدام من الوقت الفعلي إلى التحليل التاريخي. قللت متغيرات القوالب من انتشار لوحات المعلومات بنسبة 80% في Reddit من خلال إعادة الاستخدام.
تراكب تصور التنبيهات العتبات الحرجة والحوادث النشطة على عروض المقاييس. تشير خطوط العتبة إلى حدود التحذير والحرج. تحدد تعليقات التنبيه متى تم تشغيل الحوادث وحلها. تسلط فترات الصمت الضوء على نوافذ الصيانة. تتنبأ إسقاطات التنبؤ بانتهاكات العتبة المستقبلية. يربط ارتباط التنبيه الحوادث ذات الصلة عبر الأنظمة. قلل سياق التنبيه المرئي من التحقيقات الإيجابية الكاذبة بنسبة 60% في Discord.
يضمن تحسين الأداء أن تظل لوحات المعلومات سريعة الاستجابة على الرغم من أحجام البيانات. يقلل التخزين المؤقت للاستعلام من الوصول المتكرر لقاعدة البيانات للوحات المعلومات الشائعة. يجمع تقليل العينات البيانات عالية الدقة للنطاقات الزمنية الأطول. يؤجل التحميل البطيء عرض اللوحة حتى تصبح مرئية. تحسب قواعد التسجيل مسبقاً الاستعلامات المكلفة. يمنع تحديد الدقة طلب بيانات أكثر من البكسلات المتاحة
[المحتوى مقتطع للترجمة]
