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Empowering US federal AI initiatives: How Elastic helps agencies comply with M-25-21 and M-25-22

Las GPU no son solo para gamers y mineros de criptomonedas. Entrenan redes neuronales, simulan dinámicas de fluido computacionales y procesan cargas de trabajo en centros de datos. Monitorea las métricas de estos importantes procesadores con Elastic.

Las unidades de procesamiento gráfico, o GPU, no sirven solo para juegos de PC. Actualmente, las GPU se usan para entrenar redes neuronales, simular <a href="https://news.developer.nvidia.com/tag/computational-fluid-dynamics/">dinámicas de fluido computacionales</a>, minar Bitcoin y procesar cargas de trabajo en centros de datos. Y son la esencia de la mayoría de los <a href="https://www.olcf.ornl.gov/summit/">sistemas informáticos de alto rendimiento</a>, lo cual hace que el monitoreo del rendimiento de las GPU en los centros de datos actuales sea tan importante como el monitoreo del rendimiento de las CPU.
Con eso en mente, veamos cómo usar <a href="/es/observability">Elastic&nbsp;Observability</a> junto con las herramientas de monitoreo de GPU de NVIDIA para observar y optimizar el rendimiento de las GPU.&nbsp;
<h2>Dependencias</h2>Para poner en marcha las métricas de GPU de NVIDIA, tendremos que compilar las herramientas de monitoreo de GPU de NVIDIA a partir del código fuente (Go). Y sí, necesitaremos una GPU de NVIDIA. Las GPU de AMD y de otros tipos usan herramientas de monitoreo y controladores de Linux diferentes, por lo que las abordaremos en otro blog.
Las GPU de NVIDIA están disponibles en muchos Proveedores Cloud como <a href="https://cloud.google.com/nvidia">Google&nbsp;Cloud</a> y <a href="https://aws.amazon.com/nvidia/">Amazon Web Services (AWS)</a>. En este blog, usamos una instancia que se ejecuta en <a href="https://www.genesiscloud.com/">Genesis&nbsp;Cloud</a>.
<img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt7d63774972e8ab13/60341d862e76da7e3b0238cb/blog-nvidia-gpu-o11y-1.png" data-sys-asset-uid="blt7d63774972e8ab13" alt="" style="display: block; margin: auto; width:500px;">
Comencemos por instalar NVIDIA&nbsp;Datacenter&nbsp;Manager según la sección de instalación de la <a href="https://docs.nvidia.com/datacenter/dcgm/latest/dcgm-user-guide/getting-started.html">DCGM Getting Started Guide</a> (Guía de primeros pasos con DCGM) de NVIDIA para Ubuntu&nbsp;18.04. Nota: Cuando sigas las instrucciones de la guía, presta especial atención a reemplazar el parámetro <code>&lt;architecture&gt;</code> con el nuestro. Podemos encontrar nuestra arquitectura con el comando <code>uname</code>.
<pre class="prettyprint">uname -a
</pre><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt80f53ff622bcc753/60341d9ab44dcf7721649d52/blog-nvidia-gpu-o11y-2.png" data-sys-asset-uid="blt80f53ff622bcc753" alt="" "="">
La respuesta nos indica que nuestra arquitectura es <code>X86_64</code>. Entonces, el paso&nbsp;1 en la guía de primeros pasos sería el siguiente:
<pre class="prettyprint">echo "deb http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/$distribution/x86_64 /" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/cuda.list
</pre>También hay un error tipográfico en el paso&nbsp;2. Elimina <code>&gt;</code> al final de <code>$distribution</code>.
<pre class="prettyprint">sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/$distribution/x86_64/7fa2af80.pub
</pre>Después de la instalación, deberíamos poder ver los detalles de nuestra GPU con el comando <code>nvidia-smi</code>.
<img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt3e7a0d66edf77f3e/60341db0a8b314423f5eeccb/blog-nvidia-gpu-o11y-3.png" data-sys-asset-uid="blt3e7a0d66edf77f3e" alt="" style="width: 500px;">
<h3>NVIDIA gpu-monitoring-tools</h3>Para compilar NVIDIA gpu-monitoring-tools, tendremos que instalar Golang. Hagamos eso ahora.
<pre class="prettyprint">cd /tmp 
wget https://golang.org/dl/go1.15.7.linux-amd64.tar.gz
sudo mv go1.15.7.linux-amd64.tar.gz /usr/local/ 
cd /usr/local/ 
sudo tar -zxf go1.15.7.linux-amd64.tar.gz 
sudo rm go1.15.7.linux-amd64.tar.gz
</pre>Bien, es hora de terminar la configuración de NVIDIA instalando <a href="https://github.com/NVIDIA/gpu-monitoring-tools">gpu-monitoring-tools</a> de NVIDIA desde GitHub.
<pre class="prettyprint">cd /tmp 
git clone https://github.com/NVIDIA/gpu-monitoring-tools.git
cd gpu-monitoring-tools/ 
sudo env "PATH=$PATH:/usr/local/go/bin" make install
</pre><h3>Metricbeat</h3>Ahora estamos listos para instalar Metricbeat. Echa un vistazo rápido a <a href="/es/downloads/beats/metricbeat">elastic.co</a> para conocer cuál es la versión más reciente de Metricbeat y ajustar el número de versión en los comandos siguientes.&nbsp;
<pre class="prettyprint">cd /tmp 
wget https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/metricbeat/metricbeat-7.10.2-amd64.deb 
sudo dpkg -i metricbeat-7.10.2-amd64.deb # 7.10.2 es el número de versión
</pre><h2>Elastic&nbsp;Cloud</h2>Bien, pongamos en marcha el Elastic&nbsp;Stack. Necesitaremos un hogar para nuestros nuevos datos de monitoreo de GPU. Para ello, crearemos un nuevo despliegue en Elastic&nbsp;Cloud. Si no eres un cliente existente de Elastic&nbsp;Cloud, puedes registrarte para una <a href="https://cloud.elastic.co/registration">prueba gratuita de 14&nbsp;días</a>. Como alternativa, puedes <a href="/es/start">configurar tu propio despliegue</a> de forma local.
A continuación, <a href="https://www.elastic.co/guide/en/cloud/current/ec-create-deployment.html">crea un nuevo despliegue de Elastic&nbsp;Observability</a> en Elastic&nbsp;Cloud.
<img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/bltf2d6dfe13810850b/60341dc719e43d7b181cd44e/blog-nvidia-gpu-o11y-4.png" data-sys-asset-uid="bltf2d6dfe13810850b" alt="" style="display: block; margin: auto;">
Una vez que el despliegue en el cloud esté en marcha, toma nota de su Cloud&nbsp;ID y credenciales de autenticación; las necesitaremos para la configuración de Metricbeat que haremos.
<img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/bltc52805217d28f2ce/60341de0a8b314423f5eeccf/blog-nvidia-gpu-o11y-5.png" data-sys-asset-uid="bltc52805217d28f2ce" alt="" style="display: block; margin: auto; width:400px;">
<img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/bltcfbe0272c86d9e9d/60341dff43b017423e0df465/blog-nvidia-gpu-o11y-6.png" data-sys-asset-uid="bltcfbe0272c86d9e9d" alt="" style="display: block; margin: auto;">
<h2>Configuración</h2>El archivo de configuración de Metricbeat se encuentra en /etc/metricbeat/metricbeat.yml. Ábrelo en tu editor favorito y edita los parámetros <code>cloud.id</code> y <code>cloud.auth</code> para que coincidan con tu despliegue.
Ejemplo de cambios de configuración de Metricbeat con las capturas de pantalla anteriores:
<pre class="prettyprint">cloud.id: "staging:dXMtY2VudHJhbDEuZ2NwLmNsb3VkLmVzLmlvJDM4ODZkYmUwMWNjODQ2NDM4YjRlNzg5OWEyZDAwNGM5JDBiMTc0YzYyMTVlYTQwYWQ5M2NmMGY4MjVhNzJmOGRk" 
cloud.auth: "elastic:J7KYiDku2wP7DFr62zV4zL4y"
</pre>La configuración de entrada de Metricbeat es modular. NVIDIA gpu-monitoring-tools publica las métricas de GPU a través de Prometheus, así que avancemos y habilitemos ahora el módulo de Metricbeat de Prometheus.
<pre class="prettyprint">sudo metricbeat modules enable prometheus
</pre>Podemos confirmar que nuestra configuración de Metricbeat se completó correctamente usando los comandos de módulos y prueba de Metricbeat.
<pre class="prettyprint">sudo metricbeat test config
</pre><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt985061f113eae978/60341e2d3cdceb7720e5bc1b/blog-nvidia-gpu-o11y-7.png" data-sys-asset-uid="blt985061f113eae978" alt="" style="width: 500px;">
<pre class="prettyprint">sudo metricbeat test output
</pre><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt107ab54ba5b67113/60341e392d3c3774992c4c2b/blog-nvidia-gpu-o11y-8.png" data-sys-asset-uid="blt107ab54ba5b67113" alt="" style="width: 600px;">
<pre class="prettyprint">sudo metricbeat modules list
</pre><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/bltf8c1a44d2324cc4e/60341e4c54bb3918e6be05da/blog-nvidia-gpu-o11y-9.png" data-sys-asset-uid="bltf8c1a44d2324cc4e" alt="" style="width: 500px;">
Si tus pruebas de configuración no se completan correctamente como en los ejemplos anteriores, echa un vistazo a la <a href="https://www.elastic.co/guide/en/beats/metricbeat/current/troubleshooting.html">guía de solución de problemas de Metricbeat</a>.&nbsp;
Completamos la configuración de Metricbeat ejecutando el comando de configuración, que cargará algunos dashboards predeterminados y configurará mapeos de índices. El comando de configuración generalmente tarda unos minutos en completarse.
<pre class="prettyprint">sudo metricbeat setup
</pre><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt1be1b4b77c62728a/60341e692d3c3774992c4c35/blog-nvidia-gpu-o11y-10.png" data-sys-asset-uid="blt1be1b4b77c62728a" alt="" style="width: 550px;">
<h2>Exportación de métricas</h2>Es hora de comenzar a exportar las métricas. Iniciemos dcgm-exporter de NVIDIA.
<pre class="prettyprint">dcgm-exporter --address localhost:9090 
# Salida 
INFO[0000] Starting dcgm-exporter 
INFO[0000] DCGM successfully initialized! 
INFO[0000] Not collecting DCP metrics: Error getting supported metrics: This request is serviced by a module of DCGM that is not currently loaded 
INFO[0000] Pipeline starting 
INFO[0000] Starting webserver
</pre>Nota: Puedes ignorar la advertencia de DCP.
La configuración de las métricas de dcgm-exporter se define en el archivo /etc/dcgm-exporter/default-counters.csv, en el cual hay 38&nbsp;métricas diferentes definidas de forma predeterminada. Para conocer la lista completa de valores posibles, podemos consultar la <a href="https://docs.nvidia.com/datacenter/dcgm/dcgm-api/group__dcgmFieldIdentifiers.html">DCGM Library API Reference Guide</a> (Guía de referencia de API de la biblioteca de DCGM).&nbsp;
En otra consola, iniciaremos Metricbeat.
<pre class="prettyprint">sudo metricbeat -e
</pre>Ahora puedes pasar a la instancia de Kibana y actualizar el patrón de índice ‘metricbeat-*’. Podemos hacerlo navegando a Stack Management (Gestión de stacks)&nbsp;&gt; Kibana&nbsp;&gt; Index Patterns (Patrones de índices) y seleccionando el patrón de índice metricbeat-* en la lista. Después haz clic en Refresh field list (Actualizar lista de campos).
<img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/bltfb422ead7c63b383/60341e7f20cf3e18e0faebff/blog-nvidia-gpu-o11y-11.png" data-sys-asset-uid="bltfb422ead7c63b383" alt="" style="display: block; margin: auto; width:650px;">
Ahora nuestras nuevas métricas de GPU están disponibles en Kibana. Los nombres de campo nuevos tienen el prefijo prometheus.metrics.DCGM_. En este fragmento se muestran los campos nuevos de Discover (Descubrir).&nbsp;
<img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt5a26cecf9772f1a2/60341e8ed4c37c7b178603e9/blog-nvidia-gpu-o11y-12.png" data-sys-asset-uid="blt5a26cecf9772f1a2" alt="" style="display: block; margin: auto; width:500px;">
¡Felicitaciones! Ya estás listo para analizar nuestras métricas de GPU en Elastic&nbsp;Observability.
Por ejemplo, puedes comparar el rendimiento de la GPU y la CPU en Metrics&nbsp;Explorer (Explorador de métricas):
<img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blta164eda1ddce5c0c/60341ea1d4c37c7b178603ed/blog-nvidia-gpu-o11y-13.png" data-sys-asset-uid="blta164eda1ddce5c0c" alt="" style="display: block; margin: auto;">
También puedes encontrar los puntos críticos de uso de la GPU en la vista Inventory (Inventario):
<img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt513da21d6f0068b0/60341eaed0e3f0162ee92659/blog-nvidia-gpu-o11y-14.png" data-sys-asset-uid="blt513da21d6f0068b0" alt="" style="display: block; margin: auto;">
<h2>Consideraciones de monitoreo de GPU</h2>Esperamos que este blog te haya resultado útil. Son solo algunas opciones de monitoreo, pero Elastic&nbsp;Observability te permite abordar todos tus objetivos. Estos son algunos otros ejemplos de buenas cosas de GPU para monitorear <a href="https://on-demand.gputechconf.com/gtc/2014/presentations/S4253-tools-tips-for-managing-a-gpu-cluster.pdf">según NVIDIA</a>:
<ul>
	<li>Temperatura de GPU: buscar puntos críticos</li>
	<li>Consumo de energía de GPU: consumo mayor del esperado&nbsp;=&gt; posibles problemas de hardware</li>
	<li>Velocidades actuales de los relojes: inferiores a las esperadas&nbsp;=&gt; problemas de limitación de potencia o hardware</li>
</ul>Y si alguna vez necesitas simular una carga de GPU, puedes usar el comando <a href="https://docs.nvidia.com/datacenter/dcgm/latest/dcgm-user-guide/feature-overview.html#profiling-dcgmproftester">dcgmproftester10</a>.
<pre class="prettyprint">dcgmproftester10 --no-dcgm-validation -t 1004 -d 30
</pre>Puedes elevar el monitoreo con las <a href="https://www.elastic.co/guide/en/observability/current/metrics-threshold-alert.html">alertas de Elastic</a> para automatizar las recomendaciones de NVIDIA. Y después llevarlo al siguiente nivel buscando anomalías en tu infraestructura de GPU con <a href="/es/videos/automated-anomaly-detection-with-elasticsearch-using-machine-learning">Machine Learning</a>. Si no eres un cliente existente de Elastic&nbsp;Cloud y te gustaría probar los pasos de este blog, puedes registrarte para una <a href="https://cloud.elastic.co/registration">prueba gratuita de 14&nbsp;días</a>.

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How to monitor NVIDIA GPU metrics with Elastic Observability

Cómo monitorear las métricas de NVIDIA GPU con Elastic Observability

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