AIの可観測性
GPU、モデル、AIインフラストラクチャを監視する最もシンプルな方法 複雑さを伴わないGPU駆動AIワークロードの統合監視
GPUの状況を統合的に把握
クラスターレベルからモデルレベルまで、GPUとAIワークロードのパフォーマンスを包括的に把握できます。
DCGMまたはSMIエクスポーターからGPUメトリクスを数分で取り込むことができます。独自のサーバーを運用する必要はありません。
GPUの使用率と推論パフォーマンスをインフラストラクチャの指標と併せて可視化することで、非効率な部分を明らかにする。
GPU温度のしきい値、推論遅延、またはキュー深度に関するアラートを設定することで、コストのかかる処理速度低下を防ぐことができます。
使用率の低いGPUを特定し、実際の利用データに基づいてインフラストラクチャの規模を最適化します。
独自の監視スタックを管理することなく、利用率、レイテンシ、メモリ、スループットをリアルタイムで可視化できます。
GPU使用率、メモリ使用量、温度、消費電力
モデルキューのレイテンシと推論スループット
GPUエラー、スロットリング、およびECC障害率
ノードレベルのCPU、ディスク、ネットワークのメトリック
事前に構築されたダッシュボードを使用すると、ボトルネックを簡単に特定し、ワークロードを最適化し、モデルやGPUサーバー（NVIDIA TitanシリーズやNVIDIA RTX 30XXシリーズGPUなど）に影響が出る前に障害を防止できます。
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