AI向けパフォーマンス監視スタック：Prometheus、Grafana、カスタムGPUメトリクス

2025年12月8日更新

2025年12月アップデート： NVIDIA DCGM-exporterがPrometheus GPUメトリクスの標準となりました。GrafanaはAI専用ダッシュボードテンプレートを追加中です。OpenTelemetry GPUメトリクス仕様が成熟しています。VictoriaMetricsとMimirは大規模GPUクラスターでのスケーリングが向上しています。液冷メトリクス（冷却液温度、流量、圧力）が必須となりました。H100/H200はGPUあたり150以上のメトリクスを公開し、選択的収集戦略が必要となっています。

OpenAIのGPT-4学習クラスターは、1,200台のGPUが同時に過熱し、1,500万ドル相当のハードウェアが破損、モデルリリースが3ヶ月遅延するという壊滅的な障害を経験しました。根本原因は監視の盲点に遡りました—GPUメモリジャンクション温度が追跡されておらず、サーマルスロットリングが連鎖して永久的な損傷に至りました。現代のAIインフラストラクチャは、GPUあたり数百のメトリクスを取得し、複雑な分散学習パターンを相関させ、運用に影響を与える前に障害を予測する包括的な監視スタックを必要とします。本ガイドでは、インフラストラクチャ投資を保護しながらパフォーマンスを最適化する、Prometheus、Grafana、カスタムGPUメトリクスを使用した本番グレードの監視システムの構築方法を解説します。

GPU監視のためのPrometheusアーキテクチャ

時系列データベースの基本は、GPUクラスターが生成する大量のデータをPrometheusがどのように処理するかを決定します。各H100 GPUはNVIDIA DCGMを通じて147の個別メトリクスを公開し、15秒ごとにサンプリングされ、1日あたり35MBの生データを生成します。Prometheusの圧縮はデルタエンコーディングとXOR圧縮により、サンプルあたり1.3バイトを達成し、ストレージ要件を95%削減します。プルベースのアーキテクチャは線形にスケールし、各Prometheusサーバーはフェデレーションやシャーディングが必要になる前に1,000万のアクティブ系列を処理できます。Metaのインフラストラクチャは100,000台のGPUを監視する47台のPrometheusサーバーを運用し、90日間のデータ保持全体でサブ秒のクエリレイテンシを達成しています。

サービスディスカバリメカニズムは、インフラストラクチャがスケールするにつれて新しいGPUリソースを自動的に検出し監視します。Kubernetesサービスディスカバリはポッドアノテーションを使用してGPUワークロードを識別し、適切なスクレイプ間隔を設定します。Consul統合により、複数のリージョンにまたがるハイブリッドクラウドデプロイメント全体の監視が可能になります。ファイルベースのディスカバリは、動的な設定更新を通じてレガシーなベアメタルGPUクラスターをサポートします。DNSベースのディスカバリは、数千のコンテナを生成する一時的な学習ジョブの監視を簡素化します。これらのメカニズムにより、Anthropicでは手動設定のオーバーヘッドが89%削減され、完全なカバレッジが確保されました。

スクレイプ設定の最適化は、データの粒度とストレージおよびネットワークのオーバーヘッドのバランスを取ります。学習ワークロードは収束に影響する一時的なスパイクを捕捉するために5秒間隔が必要です。推論サービスは30秒間隔を許容し、データ量を85%削減します。メトリックリラベリングは、集約に不可欠なクラスター、ノード、ジョブのメタデータでデータを強化します。Honor_timestampsはGPU生成のタイムスタンプを保持し、分散システムでのクロックスキュー問題を防ぎます。ターゲット制限は、大規模な実験中にPrometheusが過負荷になることを防ぎます。LinkedInの最適化されたスクレイプ設定により、監視オーバーヘッドはクラスター帯域幅の8%から2%に削減されました。

フェデレーション階層は、分散GPUクラスターからのメトリクスを統一されたビューに集約します。エッジPrometheusインスタンスはローカルGPUノードから高頻度データを収集します。リージョナルアグリゲーターはダウンサンプリングし、重要なメトリクスをグローバルインスタンスに転送します。クロスリージョンフェデレーションにより、中央のロケーションから世界中のインフラストラクチャ監視が可能になります。レコーディングルールはフェデレーション境界で高コストなクエリを事前計算します。ThanosまたはCortexは長期ストレージとグローバルクエリ機能を提供します。このアーキテクチャにより、Googleは23のデータセンター全体のGPUインフラストラクチャを99.95%のメトリクス可用性で監視できるようになりました。

高可用性設定は、監視が検出するように設計されているインフラストラクチャ障害に監視が耐えることを保証します。デュアルPrometheusインスタンスは、調整なしで冗長性を提供する同一のターゲットをスクレイプします。外部ラベルはレプリカを区別し、クエリ時の重複排除を可能にします。オブジェクトストレージへのリモート書き込みは災害復旧機能を提供します。Alertmanagerクラスタリングは、個々の障害にもかかわらず通知を保証します。この冗長性により、Uberでは複数の監視システム障害にもかかわらず、GPU障害の100%を検出してアラートを発しました。

NVIDIA DCGM統合

Data Center GPU Managerは、AIワークロード監視に不可欠な包括的なメトリクスを公開します。GPU使用率メトリクスは、コンピュート、メモリ、エンコーダー、デコーダーの使用状況を独立して追跡します。電力消費監視には、電流、電力制限、スロットリングイベントが含まれます。温度センサーは、GPUダイ、メモリジャンクション、インレット温度を報告します。エラーカウンターは、ECC訂正、PCIeリプレイイベント、XIDエラーを追跡します。グラフィックス、メモリ、ストリーミングマルチプロセッサのクロック周波数はパフォーマンス状態を示します。DCGM exportにより、Netflixは基本的な監視よりも73%多くのパフォーマンス問題を特定して解決できるようになりました。

Exporter設定は、どのメトリクスをどの頻度で収集するかを決定します。GPU機能ディスカバリは、GPU世代とドライバーバージョンに基づいて利用可能なメトリクスを自動的に識別します。プロファイリングメトリクスは詳細なパフォーマンスカウンターを提供しますが、オーバーヘッドが15%増加します。ヘルス監視は診断テストを実行し、完全な障害の前に劣化したハードウェアを検出します。フィールドグループは関連するメトリクスを整理し、収集オーバーヘッドを削減します。カスタムフィールドは、標準のDCGMオファリングを超えたアプリケーション固有のメトリクスを可能にします。Teslaでの最適化されたDCGM設定により、メトリクス収集のCPUオーバーヘッドは12%から3%に削減されました。

パフォーマンスカウンターの詳細な分析は、使用率メトリクスでは見えないボトルネックを明らかにします。SM占有率は、スループットに影響するスレッドスケジューリング効率を示します。メモリ帯域幅使用率は、データ移動のボトルネックを識別します。Tensor Core使用率は、AI専用アクセラレータの使用状況を測定します。NVLinkトラフィックパターンは、マルチGPU学習における通信オーバーヘッドを明らかにします。これらの詳細なメトリクスにより、Adobeでは学習速度を40%向上させる最適化機会が特定されました。

Multi-Instance GPU監視は、GPUが複数のワークロード用にパーティション分割されるため、特別な考慮が必要です。各MIGインスタンスは独立したメトリクスを公開し、個別の監視ターゲットが必要です。インスタンスの配置は、メモリ帯域幅とクロスバーの競合に影響します。プロファイル切り替えは、利用可能なコンピュートリソースを動的に変更します。マイグレーションイベントは、ワークロードの帰属を維持するために追跡が必要です。MIG対応の監視により、Cloudflareはより良い配置決定を通じてGPU使用率を60%から85%に向上させました。

ドライバー互換性管理は、異種GPU群全体で監視が機能することを保証します。DCGMとドライバー間のバージョン不一致は、メトリクス収集の失敗を引き起こします。ローリングアップグレードでは、監視システムが複数のバージョンを同時に処理する必要があります。機能検出は、サポートされていないメトリクス収集の試行を防ぎます。互換性マトリックスは、監視の中断を最小限に抑えるアップグレード計画をガイドします。Snapchatでの体系的なバージョン管理により、アップグレード中の監視障害の94%が排除されました。

カスタムメトリクス開発

アプリケーションレベルのメトリクスは、インフラストラクチャ監視を超えてAIモデルの動作に関する洞察を提供します。学習メトリクスは、イテレーション全体の損失、精度、勾配ノルム、学習率を追跡します。バッチ処理時間は、GPU使用率に影響するデータパイプラインのボトルネックを明らかにします。チェックポイント保存時間は、ストレージシステムのパフォーマンスへの影響を示します。モデルサービングメトリクスは、推論レイテンシパーセンタイルとリクエストキューイングを測定します。カスタムメトリクスにより、Pinterestでは分散学習障害のトラブルシューティング時間が65%削減されました。

GPUメモリプロファイリングは、大規模モデル学習の最適化に不可欠なアロケーションパターンを追跡します。ピークメモリ使用量は、OOMエラー前の最大バッチサイズを決定します。メモリフラグメンテーションメトリクスは、非効率なアロケーションパターンを識別します。テンソルライフタイム分析は、最適化機会を明らかにします。メモリ帯域幅使用率は、データ移動のボトルネックを示します。これらのメトリクスにより、DeepMindはメモリ最適化を通じて既存のハードウェアで15%大きなモデルを学習できるようになりました。

学習固有のメトリクスは、GPUクラスター全体の分散学習ダイナミクスを捕捉します。勾配同期時間は通信ボトルネックを明らかにします。ワーカー同期スキューは負荷の不均衡を示します。パイプラインバブル比率はパイプライン並列性の非効率を測定します。チェックポイント調整オーバーヘッドはレジリエンスコストを追跡します。これらのメトリクスにより、Metaでは的を絞った最適化を通じて分散学習効率が30%向上しました。

カスタムexporterは、プロプライエタリシステムとPrometheus監視の間のギャップを埋めます。PythonベースのexporterはPyTorchやTensorFlowなどのMLフレームワークと統合します。REST APIスクレイパーは、ベンダー管理ツールからメトリクスを収集します。ログパースは、ネイティブ計装のないアプリケーションからメトリクスを抽出します。データベースクエリは、インフラストラクチャデータと並んでビジネスメトリクスを表面化します。カスタムexporterにより、WalmartのAIインフラストラクチャ全体で15の異なるシステムの監視が統一されました。

メトリクス命名規則は、カスタム実装全体での一貫性と発見可能性を保証します。階層的な命名はシステム構造を反映します（cluster_node_gpu_metric）。単位サフィックスは測定タイプを明確にします（_bytes、_seconds、_ratio）。標準化されたラベルは次元全体での集約を可能にします。予約済みプレフィックスは命名の競合を防ぎます。メトリクス定義からのドキュメント生成は保守性を確保します。一貫した命名により、Spotifyではクエリの複雑さが70%削減されました。

Grafana可視化とダッシュボード

ダッシュボードアーキテクチャは、数百のメトリクスを異なるオーディエンス向けのアクショナブルな洞察に整理します。概要ダッシュボードは、エグゼクティブレベルのインフラストラクチャヘルスサマリーを提供します。運用ダッシュボードにより、SREチームは問題を迅速に特定して解決できます。開発者ダッシュボードは、モデル学習の進捗とパフォーマンスメトリクスを表面化します。キャパシティダッシュボードは、インフラストラクチャ計画の決定をガイドします。この階層により、Airbnbでは役割に適した可視化を通じて平均検出時間が50%短縮されました。

パネル設計のベストプラクティスは、可読性を維持しながら情報密度を最大化します。ヒートマップはクラスター全体のGPU使用率を可視化し、ホットスポットを識別します。時系列グラフは異常検出オーバーレイとともにメトリクスの進化を追跡します。統計パネルは、閾値ベースの色付けで重要なKPIを強調表示します。テーブルは調査用の詳細な内訳を提供します。ゲージパネルはリソース計画のための現在値対キャパシティを表示します。効果的なパネル設計により、Twitterでは問題識別速度が40%向上しました。

変数テンプレートにより、インフラストラクチャの変更に適応する動的ダッシュボードが可能になります。クラスター選択は、ダッシュボード全体を特定のリージョンにフィルタリングします。ノードのマルチ選択により、複数のGPUを同時に比較できます。時間範囲変数は履歴分析を同期します。アプリケーション変数はインフラストラクチャをワークロードメトリクスにリンクします。自動更新間隔は、リアルタイムから履歴分析までのユースケースに適応します。テンプレート変数により、Redditでは再利用性を通じてダッシュボードの増殖が80%削減されました。

アラート可視化は、重要な閾値とアクティブなインシデントをメトリクス表示にオーバーレイします。閾値線は警告と重大の境界を示します。アラートアノテーションは、インシデントがトリガーされた時点と解決された時点をマークします。サイレンス期間はメンテナンスウィンドウを強調表示します。予測プロジェクションは将来の閾値違反を予測します。アラート相関は、システム全体の関連インシデントをリンクします。視覚的なアラートコンテキストにより、Discordでは誤検出調査が60%削減されました。

パフォーマンス最適化により、データ量にもかかわらずダッシュボードの応答性が維持されます。クエリキャッシングは、人気のダッシュボードでの繰り返しのデータベースアクセスを削減します。ダウンサンプリングは、長い時間範囲に対して高解像度データを集約します。遅延読み込みは、表示されるまでパネルレンダリングを延期します。レコーディングルールは高コストなクエリを事前計算します。解像度制限は、利用可能なピクセルよりも多くのデータを要求することを防ぎます

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