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SRE团队可以通过GPU指标了解工作负载等相关性能，从而优化资源分配，提升资源利用率及异常诊断，以提高数据中心资源的整体效能。 除了SRE及基础设施团队之外，不管你是从事GPU加速方向的研究人员，还是数据中心架构师，都可以通过相关监控指标，了解GPU利用率和工作饱和度以进行容量规划及任务调度等。 随着AI/ML工作负载的容器化，调度平台采用具备动态扩缩特性的 Kubernetes 解决方案，针对其监控的急迫性日益提升。 在这篇文章中，我们将介绍NVIDIA数据中心GPU管理器（DCGM），以及如何将其集成到Prometheus和 Grafana 等开源工具中，以实现Kubernetes的GPU监控的整体解决方案。 复制代码.
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