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NVIDIA 官方容器镜像

用于Prometheus的NVIDIA GPU指标导出器

25 次收藏下载次数: 0状态:社区镜像维护者:NVIDIA 官方容器镜像仓库类型:镜像最近更新:2 个月前
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NVIDIA DCGM Exporter Docker镜像文档

1. 镜像概述和主要用途

NVIDIA DCGM Exporter是一款基于NVIDIA Data Center GPU Manager (DCGM) 的Prometheus指标导出器,用于收集和暴露NVIDIA GPU的关键性能指标。该Docker镜像封装了DCGM Exporter的运行环境,可快速部署在包含NVIDIA GPU的服务器或容器化环境中,实现对GPU的实时监控与指标采集,供Prometheus抓取并集成到监控系统(如Grafana)中进行可视化分析。

2. 核心功能和特性

2.1 核心功能

  • GPU指标采集:支持收集GPU温度、功耗、利用率(GPU/显存/编码器/解码器)、显存使用量、ECC错误等关键指标。
  • Prometheus兼容:以Prometheus文本格式暴露指标,支持Prometheus自动发现和抓取。
  • DCGM集成:基于NVIDIA DCGM实现底层GPU指标采集,确保指标准确性和全面性。

2.2 主要特性

  • 多GPU支持:同时监控单节点多块NVIDIA GPU。
  • 灵活配置:支持通过配置文件自定义采集指标类型和频率。
  • 跨架构兼容:适配NVIDIA Kepler及以上架构的GPU(如Tesla、Quadro、RTX系列)。
  • 轻量级部署:容器化设计,部署简单,资源占用低。

3. 使用场景和适用范围

3.1 典型使用场景

  • 数据中心GPU监控:监控服务器集群中GPU的运行状态和资源利用情况。
  • 容器化GPU环境:在Kubernetes、Docker Swarm等容器编排平台中,监控容器内GPU的性能指标。
  • GPU性能分析:辅助排查GPU瓶颈、优化GPU密集型应用(如AI训练、科学计算)的资源配置。
  • 故障预警:通过温度、功耗等指标异常,提前发现GPU硬件潜在问题。

3.2 适用范围

  • 运行NVIDIA GPU的物理服务器或虚拟机(需安装NVIDIA驱动和nvidia-container-toolkit)。
  • 基于Docker或Kubernetes的容器化环境。
  • 需要通过Prometheus+Grafana构建GPU监控系统的场景。

4. 使用方法和配置说明

4.1 前置条件

  • 主机已安装NVIDIA驱动(版本≥418.81.07)。
  • 已安装nvidia-container-toolkit(用于容器访问GPU设备)。
  • 已安装Docker或Docker Compose。

4.2 快速启动(docker run)

bash
docker run -d \
  --name dcgm-exporter \
  --gpus all \
  --restart always \
  -p 9400:9400 \
  -v /etc/localtime:/etc/localtime:ro \
  nvcr.io/nvidia/k8s/dcgm-exporter:latest

参数说明:

  • --gpus all:授予容器访问所有GPU设备的权限(需nvidia-container-toolkit支持)。
  • -p 9400:9400:映射容器内DCGM Exporter默认端口(9400)到主机,供Prometheus抓取指标。
  • -v /etc/localtime:/etc/localtime:ro:同步容器与主机时间,确保指标时间戳准确。

4.3 Docker Compose部署

创建docker-compose.yml文件:

yaml
version: '3.8'
services:
  dcgm-exporter:
    image: nvcr.io/nvidia/k8s/dcgm-exporter:latest
    container_name: dcgm-exporter
    restart: always
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              count: all
              capabilities: [gpu]
    ports:
      - "9400:9400"
    volumes:
      - /etc/localtime:/etc/localtime:ro
      # 可选:挂载自定义配置文件
      # - ./dcgm-exporter.yaml:/etc/dcgm-exporter/dcgm-exporter.yaml
    environment:
      - DCGM_EXPORTER_PORT=9400  # 可选,指定暴露端口(默认9400)
      # 可选:指定自定义收集器配置
      # - DCGM_EXPORTER_CONFIG=/etc/dcgm-exporter/dcgm-exporter.yaml

启动服务:

bash
docker-compose up -d

4.4 配置参数说明

4.4.1 环境变量

环境变量名描述默认值
DCGM_EXPORTER_PORT指标暴露端口9400
DCGM_EXPORTER_COLLECTORS指定预定义收集器集合(如default、extended),多个集合用逗号分隔default
DCGM_EXPORTER_CONFIG自定义收集器配置文件路径(需通过卷挂载到容器内)/etc/dcgm-exporter/dcgm-exporter.yaml

4.4.2 配置文件

通过挂载自定义配置文件(dcgm-exporter.yaml)可定义采集指标类型、频率等。示例配置:

yaml
collectors:
  - name: gpu_utilization
    metric_name: dcgm_gpu_utilization
    type: gauge
    help: "GPU utilization percentage"
    dcgm_field: DCGM_FI_DEV_GPU_UTIL
  - name: memory_used
    metric_name: dcgm_memory_used
    type: gauge
    help: "Memory used in bytes"
    dcgm_field: DCGM_FI_DEV_MEM_USED

(完整字段列表参考DCGM字段文档)

4.5 指标验证

部署后,可通过以下命令验证指标是否正常暴露:

bash
curl http://localhost:9400/metrics

返回结果应包含类似以下的Prometheus格式指标:

# HELP dcgm_gpu_utilization GPU utilization percentage
# TYPE dcgm_gpu_utilization gauge
dcgm_gpu_utilization{gpu="0",uuid="GPU-xxx"} 25
# HELP dcgm_memory_used Memory used in bytes
# TYPE dcgm_memory_used gauge
dcgm_memory_used{gpu="0",uuid="GPU-xxx"} 4294967296

5. 许可证协议

下载并使用本镜像即表示您同意遵守镜像中包含的NVIDIA软件的许可协议条款。具体许可条款可参考NVIDIA官方文档或镜像拉取时的附加说明。

6. 参考链接

  • https://github.com/NVIDIA/dcgm-exporter
  • NVIDIA DCGM官方文档
  • Prometheus监控配置指南

镜像拉取方式

您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本,请访问 标签列表页面。

轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 dcgm-exporter 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/nvidia/dcgm-exporter:<标签>

使用方法:

  • 登录认证方式
  • 免认证方式

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docker pull nvidia/dcgm-exporter:<标签>

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