SwanLab硬件监控:英伟达、昇腾、寒武纪

SwanLab在跟踪实验的过程中,会自动监控 机器的硬件资源情况,并记录到 「系统」图表 当中。

目前SwanLab已支持监控3款AI计算芯片 (华为昇腾 、英伟达 、寒武纪)的硬件资源情况,涵盖显卡利用率、显存占用率、显卡温度、显卡功率等指标。

除此之外,SwanLab还支持监控CPU 、内存 、硬盘等硬件资源情况。


很开心,我们与昇腾计算团队合作,为训练师提供更多的国产算力使用体验。

昇腾NPU监控案例

NPU监控图表:

AI芯片环境记录:

系统监控指标详解

SwanLab 在当前实验运行的机器上自动监控硬件资源情况,并为每个指标生成图表,统一展示在 「系统」图表 选项卡中。

采集策略与频率:SwanLab根据当前实验的持续运行时间,自动调整硬件数据采集的频率,以平衡数据粒度与系统性能,采集频率分为以下几档:

已采集数据点数 采集频率
0~10 10 秒/次
10~50 30 秒/次
50+ 60 秒/次

SwanLab 采集的硬件资源情况涵盖了GPU、NPU、CPU、系统内存、硬盘IO以及网络情况等多个与训练过程相关的指标。以下详细介绍每个部分的监控内容及其在图表展示中的意义。

1. GPU(NVIDIA)

在多卡机器上,每个GPU的资源情况都会单独记录,最终在图表中展示多条图线。

指标 描述
GPU Memory Allocated (%) GPU 显存使用率,表示此GPU的显存占用百分比。
GPU Memory Allocated (MB) GPU 显存使用率,表示此GPU的显存占用量,以MB为单位。该指标对应图表的纵坐标上限为所有GPU中的最大总显存。
GPU Utilization (%) GPU 利用率,表示此GPU的计算资源占用百分比。
GPU Temperature (℃) GPU 温度,表示此GPU的温度,以摄氏度为单位。
GPU Power Usage (W) GPU 功耗,表示此GPU的功耗,以瓦特为单位。

2. NPU(Ascend)

在多卡机器上,每个NPU的资源情况都会单独记录,最终在图表中展示多条图线。

指标 描述
NPU Utilization (%) NPU 利用率,表示此NPU的计算资源占用百分比。
NPU Memory Allocated (%) NPU 显存使用率,表示此NPU的显存占用百分比。
NPU Temperature (℃) NPU 温度,表示此NPU的温度,以摄氏度为单位。

3. MLU(寒武纪)

在多卡机器上,每个MLU的资源情况都会单独记录,最终在图表中展示多条图线。

指标 描述
MLU Utilization (%) MLU 利用率,表示此MLU的计算资源占用百分比。
MLU Memory Allocated (%) MLU 显存使用率,表示此MLU的显存占用百分比。
MLU Temperature (℃) MLU 温度,表示此MLU的温度,以摄氏度为单位。

4. CPU

指标 描述
CPU Utilization (%) CPU 利用率,表示此CPU的计算资源占用百分比。
Process CPU Threads CPU 线程数,表示当前运行的实验所使用的CPU总线程数。

5. 内存

指标 描述
System Memory Utilization (%) 系统内存使用率,表示当前系统的内存占用百分比。
Process Memory In Use (non-swap) (MB) 进程占用内存,当前进程实际占用的物理内存量(不包含交换区),直观反映实验运行时的内存消耗。
Process Memory Utilization (MB) 进程分配内存,当前进程分配的内存量(包含交换区),不一定是实际使用的内存量。
Process Memory Available (non-swap) (MB) 进程可用内存,当前进程可用的物理内存量(不包含交换区),即当前进程可以使用的内存量。

6. 硬盘

指标 描述
Disk IO Utilization (MB) 硬盘I/O,表示硬盘的读写速度,以MB/s为单位。读速率和写速率会在图表中作为两条图线,分开展示。
Disk Utilization (%) 硬盘使用情况,表示当前系统盘的使用率,以百分比为单位。

在Linux平台,取根目录/的使用率;若操作系统为Windows,则取系统盘(通常是C:)的使用率。

7. 网络

指标 描述
Network Traffic (KB) 网络I/O,表示网络的读写速度,以KB/s为单位。接收速率和发送速率会在图表中作为两条图线,分开展示。

表示网络的读写速度,以KB/s为单位。接收速率和发送速率会在图表中作为两条图线,分开展示。


相关推荐
qq_1588954111116 小时前
AI 音乐生成完成后,音频 URL 为什么会过期?一套可恢复的交付方案
python·api·ai音乐
Warson_L18 小时前
高性能架构设计
python·go
databook18 小时前
新数据到手,先跑哪几步检查
python·数据分析
严肃小白兔19 小时前
第 02/24 期:从线性模型到多层感知机:神经网络的表示能力
人工智能·深度学习·神经网络
czq_268671948719 小时前
Python打卡第46天
开发语言·python
Flynt20 小时前
日涨4000星的OSINT工具,我拿Linus的用户名和一个随机字符串实测了一遍
python·安全
曲径海盗1 天前
【Python 学习第 53 天】列表基础
python·学习笔记·编程入门
Dumbness1 天前
群里 @ 机器人发"查订单",指令一条都没命中:微信群机器人在路由前漏掉的几步归一化
python·微信
用户1614840955451 天前
用 M4 Pro 跑羽毛球视频 AI 分析(二):TrackNet MPS 加速 3.2 倍、卡尔曼滤波补漏与自动回合剪辑
python
用户4019925568611 天前
基于对话树回溯的社媒评论流买方意图识别与噪音过滤实践
python