据浪潮数据统计，智算中心60%以上的故障都出自GPU卡或GPU服务器的故障，这类故障动辄造成设备离线甚至直接的经济损失。在大模型推理服务 7 x 24 小时连续运行的今天，AI 基础设施的稳定性对业务至关重要。但现实痛点突出：云数据中心里GPU、TPU、XPU等各类异构加速卡并存，环境复杂、调用链长，传统监控往往“看得见指标摸不到本质，看得到报错找不到根因”。浪潮云海InCloud AIOS针对性打造可灵活扩展的平台级GPU监控方案，以“异构兼容、深度联动、细粒度可视、智能预警”四大核心亮点，破解监控难题，为AI业务筑牢稳定防线。

一、异构全兼容：统一模型打破硬件监控壁垒

传统监控工具对NVIDIA GPU支持完善，但对国产异构加速卡普遍存在覆盖不全、指标零散、适配周期长的问题，难以应对多品牌GPU共存的业务场景。

InCloud AIOS构建了灵活可扩展的平台级监控框架，从根源解决兼容痛点：

* 建立统一抽象模型：传统的监控系统往往通过“拼接”不同接口实现各类硬件的支持，InCloud AIOS将不同架构加速设备的使用率、显存占用、温度、功耗等核心指标标准化，打破硬件品牌差异；

* 自研可扩展监控框架：基于插件模式开发专属监控代理，按OpenTelemetry标准封装指标，代理北向提供metrics接口，通过推拉结合的方式提升实时性与并发能力；

* 快速适配多品牌：不仅完美支持英伟达全系列，还已快速完成多款主流国产GPU适配，无需重复开发即可接入新设备；

* 准实时分析与告警：监控中心搜集数据后，通过内置的元数据信息识别芯片架构，并存入时序数据库；告警模块则同步根据预设的告警策略实现准实时分析与告警，帮助运维人员及时发现异常，并通过短信、邮件、企业微信等多种方式进行推送。

平台级统一监控方案

二、深度指标联动：精准定位性能瓶颈

传统监控系统大多只聚焦 GPU 占用率、利用率等基础指标，但对大模型推理服务来说，这些表面数据很难反映加速设备的真实运行状态。

事实上，大模型多卡推理（如张量并行）高度依赖卡间数据同步——无论是权重分片分发，还是中间计算结果交换，链路吞吐性能直接决定整体推理效率。比如卡间互联吞吐触及上限时，数据传输时延会急剧增加；依据阿姆达尔定律，通信开销的攀升会直接拉低系统整体效率，极端情况下还会造成计算核心空转浪费。此时仅靠调整应用参数无济于事，必须通过优化卡间互联拓扑、调整并行策略等系统级手段才能破解。

InCloud AIOS通过深度集成NVIDIA DCGM等厂商底层接口，突破传统监控的指标局限，覆盖pwr（GPU功率消耗）、rxpci（PCI接收速率）、txpci（PCI发送速率）等更纵深的运行指标。更关键的是，它创新性地将硬件运行状态与推理服务性能做联动分析，既能帮助用户实现资源的全面监控与高效利用，更能精准定位传统工具无法察觉的隐藏性能瓶颈。

三、细粒度映射：从物理卡到业务Pod的全链路可视

云原生推理场景中，一张物理GPU常通过MIG（Multi-Instance GPU）、虚拟化技术切分为多个计算单元，分配给不同Pod使用。传统监控仅支持“卡级别”监控，根本无法满足应用级细粒度管控需求。

例如，在多GPU节点集群中，系统可能同时运行Llama3-70b、Qwen-7b、DeepSeek-671b 等不同规模大模型，以及embedding、reranker等辅助模型，通过精细调度将Pod与指定 GPU绑定——这种复杂部署下，传统工具无法定位单个Pod的资源占用情况，给多租户计费、故障排查、性能优化带来巨大挑战。

服务（模型）级别显卡性能监控

InCloud AIOS创新性突破细粒度监控瓶颈，实现从物理卡到业务Pod的全链路可视：

1.先通过节点设备插件搜集显卡拓扑信息，结合平台CMDB数据库，建立Pod与底层加速卡实例（含切分后的子实例）的关联；

2.再通过自研监控代理采集主机进程级GPU使用率，借助专属的GPU POD Mapper 与Process Mapper框架，完成GPU、Pod、进程的精准映射；

3.最终实现推理任务的细粒度资源监控与分析，支持按业务线、模型类型、命名空间等多维度聚合统计，彻底解决多租户场景下的监控盲区。

四、智能预警：未雨绸缪守护业务连续运行

在复杂的异构推理集群中，硬件异常向来防不胜防——一次ECC内存错误、一次PCIe链路故障，都可能直接引发服务抖动甚至完全中断，给业务连续性带来巨大风险。

InCloud AIOS 构建主动预警体系，实现“故障早发现、根因快定位”：

* 深度集成DCGM等厂商原生接口组件，实时采集并可视化展示GPU使用率、显存占用、带宽、温度、功耗等关键指标，还支持根据业务需求灵活定制检查项，实现精准高效的硬件健康监控；

GPU温度和功耗监控

* 支持配置“显卡不可纠正内存错误（uncorrectable memory errors）”等核心异常检测规则，同时实时追踪多维度指标趋势与设备日志，全方位覆盖硬件运行状态，助力故障快速研判；

GPU的日志告警

* 内置多种成熟的时间序列预测算法，能够基于历史数据提前识别显存飙升、温度异常等潜在风险，让运维人员在故障发生前就能介入干预，从根源降低业务中断概率。

结语：全栈监控赋能，让异构AI部署更稳更省心

InCloud AIOS的GPU全栈监控方案，彻底解决了传统监控“兼容差、粒度粗、不深入、预警晚”的痛点。无论是多品牌异构GPU的统一管理，还是推理服务的性能优化、故障排查，都能实现“看得见指标、看得透本质，找得到根因、防得住风险”。

目前，该方案已广泛适配主流GPU，为政府、金融、医疗、教育等行业的大模型推理服务提供稳定支撑，让私有云部署的AI业务真正实现7×24小时无忧运行。

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