NVIDIA的GPU开源套件加速数据库的应用价值

　　介绍

　　NVDashboard 是一个开源软件包，用于在交互式Jupyter 实验室环境中实时可视化 NVIDIA GPU 指标。 NVDashboard 是所有 GPU 用户监视系统资源的好方法。然而，它对于RAPIDS， NVIDIA的GPU开源套件加速数据科学软件库的用户尤其有价值。

　　考虑到现代数据科学算法的计算强度，在许多情况下 GPU 可以提供改变游戏规则的工作流加速。为了获得最佳性能，底层软件有效地使用系统资源是绝对关键的。尽管加速库（如 cuDNN 和 RAPIDS ）是专门设计用于执行性能优化方面的繁重任务的，但对于开发人员和最终用户来说，验证他们的软件是否真正按照预期利用了 GPU 资源是非常有用的。虽然这可以通过 NVIDIA -smi 等命令行工具实现，但许多专业数据科学家更喜欢使用交互式 Jupyter 笔记本进行日常模型和工作流开发。

 

 

        图 1 ： NVDashboard Jupyter 实验室扩展正在运行。 GPU 仪表板显示在屏幕右侧，而两个dask-labextension仪表板显示在左下角。

　　如图 1所示， NVDashboard 使 Jupyter 笔记本用户能够在用于开发的相同交互环境中可视化系统硬件指标。支持的指标包括：

　　GPU – 计算利用率

　　GPU – 内存消耗

　　PCIe 吞吐量

　　NVLink 吞吐量

　　该软件包构建在基于 Python 的仪表板服务器上，该服务器支持 Bokeh 可视化库在实时［1］中显示和更新图形。另外一个 Jupyter Lab 扩展将这些仪表板作为可移动窗口嵌入到交互式环境中。大多数 GPU 指标都是通过 PyNVML 收集的， PyNVML 是一个开源的 Python 包，它构成了 NVIDIA 管理库（ NVML ）的包装。因此，可以修改/扩展可用的仪表板，以显示可通过 NVML 访问的任何可查询 GPU 指标。

　　使用 NVDashboard

　　nvdashboard 软件包在PyPI上提供，由两个基本组件组成：

　　博克服务器：服务器组件利用出色的 Bokeh 可视化库实时显示和更新 GPU -诊断仪表板。所需的硬件指标可通过PyNVML访问，该PyNVML是一个开源的 Python 包，由 NVIDIA 管理库（NVML）的包装组成。因此，可以修改/扩展NVDashboard以显示任何可查询的 GPU 指标，这些指标可以通过NVML轻松地从 Python 访问。

　　Jupyter 实验室扩建： Jupyter 实验室扩展将 GPU 诊断仪表板嵌入为交互式Jupyter-Lab环境中的可移动窗口。

$ pip install jupyterlab-nvdashboard

# If you are using Jupyter Lab 2 you will also need to run
$ jupyter labextension install jupyterlab-nvdashboard

 

图 2 : Jupyter 实验室扩展的主菜单。

　　必须澄清的是， NVDashboard 自动监控整个机器的 GPU 资源，而不仅仅是本地 Jupyter 环境使用的资源。朱皮特实验室eExtension 当然可以用于非 i Python /笔记本开发。例如，在图 3中，“ NVLink 时间线”和“ GPU 利用率”仪表板在 Jupyter 实验室环境中用于监控从命令行执行的多 GPU 深度学习工作流。

　　

       图 3 ： Jupyter 实验室使用的“ NVLink Timeline ”仪表板。

　　博克服务器

　　虽然 Jupyter 实验室扩展肯定是基于 i Python /笔记本电脑开发的爱好者的理想选择，但其他 GPU 用户也可以使用 sandalone Bokeh 服务器访问仪表板。这是通过运行来完成的。

　　$ Python -m jupyterlab nvdashboard 。 server 《端口号》

　　启动 Bokeh 服务器后，可通过在标准 web 浏览器中打开相应的 url （例如 http ：//《 ip 地址》：《 port number 》）来访问 GPU 仪表板。如图 4所示，主菜单列出了 NVDashboard 中可用的所有仪表板。

　　

       图 4 ： NVDashboard 的 Bokeh 服务器组件的主菜单。

　　例如，选择“ GPU -Resources ”链接将打开图 5中所示的仪表板，该仪表板使用对齐的时间线图总结各种 GPU 资源的利用率。

　　

       图 5 ： Jupyter 实验室外部使用的“ GPU 资源”仪表板。

　　要以这种方式使用 NVDashboard ，只需要 pip 安装步骤（可以跳过实验室扩展安装步骤）：

　　$ pip 安装 jupyterlab nvdashboard

　　或者，您也可以克隆jupyterlab-nvdashboard存储库，只需执行server.py脚本（例如python jupyterlab_nvdashboard/server.py 《port-number》）。

　　实施细节

　　现有的 nvdashboard 包提供了许多有用的 GPU – 资源仪表板。但是，修改现有仪表板和/或创建全新的仪表板非常简单。为了做到这一点，您只需要利用 PyNVML 和 Bokeh 。

　　PyNVML dasic

　　PyNVML 是 NVIDIA 管理库（ NVML ）的 Python 包装器，它是一个基于 C 的 API ，用于监视和管理 NVIDIA GPU 设备的各种状态。 NVML 直接由更知名的 NVIDIA 系统管理接口（ NVIDIA -smi ）使用。根据 NVIDIA 开发者网站， NVML 提供对以下可查询状态的访问（除了此处未讨论的可修改状态外）：

　　ECC 错误计数：报告可纠正的单位错误和可检测的双位错误。为当前引导周期和 GPU 的生命周期提供错误计数。

　　GPU 利用率：报告 GPU 和内存接口的计算资源的当前利用率。

　　主动计算过程：报告在 GPU 上运行的活动进程列表，以及相应的进程名称/ id 和分配的 GPU 内存。

　　时钟和 PState：报告了几个重要时钟域的最大和当前时钟速率，以及当前 GPU 性能状态。

　　温度和风扇转速：报告当前堆芯 GPU 温度以及非无源产品的风扇转速。

　　电源管理：对于支持的产品，会报告当前板功率消耗和功率限制。

　　Identification：报告各种动态和静态信息，包括板序列号、 PCI 设备 ID 、 VBIOS / Inforom 版本号和产品名称。

　　尽管目前存在几种不同的 NVML Python 包装器，但我们在 GitHub 上使用 GoAi 托管的PyNVML包。这个版本的 PyNVML 使用 ctypes 包装大多数 nvmlcapi 。 NVDashboard 仅利用查询实时 GPU 资源利用率所需的一小部分 API ，包括：

　　nvmlInit（）：初始化 NVML 。初始化成功后，缓存 GPU 句柄，以降低仪表板中活动监视期间的数据查询延迟。

　　nvmlShutdown（）： Finalize NVML

　　nvmlDeviceGetCount （）：获取可用 GPU 设备的数量

　　nvmlDeviceGetHandleByIndex（）：获取设备的句柄（给定整数索引）

　　nvmlDeviceGetMemoryInfo（）：获取内存信息对象（给定设备句柄）

　　nvmlDeviceGetUtilizationRates（）：获取利用率对象（给定设备句柄）

　　nvmlDeviceGetPcieThroughput（）：获取 PCIe 吞吐量对象（给定设备句柄）

　　nvmlDeviceGetNvLinkUtilizationCounter（）：获取 NVLink 利用率计数器（给定设备句柄和链接索引）

　　在 PyNVML 的当前版本中， Python 函数名的选择通常与 C API 完全匹配。例如，要查询每个可用设备上的当前 GPU – 利用率，代码如下所示：

可用设备上的当前 GPU – 利用率，代码如下所示：

In [1]: from pynvml import *
In [2]: nvmlInit()
In [3]: ngpus = nvmlDeviceGetCount()
In [4]: for i in range(ngpus):
…: handle = nvmlDeviceGetHandleByIndex(i)
…: gpu_util = nvmlDeviceGetUtilizationRates(handle).gpu
…: print(‘GPU %d Utilization = %d%%’ % (i, gpu_util))
…:
GPU 0 Utilization = 43%
GPU 1 Utilization = 0%
GPU 2 Utilization = 15%
GPU 3 Utilization = 0%
GPU 4 Utilization = 36%
GPU 5 Utilization = 0%
GPU 6 Utilization = 0%
GPU 7 Utilization = 11%

　　注意，除了 GitHub 存储库之外， PyNVML 还托管在PyPI和锻造伯爵上。

　　仪表板代码

　　要修改/添加 GPU 仪表板，只需使用两个文件（jupyterlab_bokeh_server/server.py和jupyterlab_nvdashboard/apps/gpu.py）。添加/修改仪表板所需的大多数 PyNVML 和 bokeh 代码都将在gpu.py中。只有在添加或更改菜单/显示名称的情况下，才需要修改server.py。在这种情况下，必须在 routes dictionary 中指定新的/修改的名称（键为所需的名称，值为相应的仪表板定义）：

routes = {
   "/GPU-Utilization": apps.gpu.gpu,
   "/GPU-Memory": apps.gpu.gpu_mem,
   "/GPU-Resources": apps.gpu.gpu_resource_timeline,
   "/PCIe-Throughput": apps.gpu.pci,
   "/NVLink-Throughput": apps.gpu.nvlink,
   "/NVLink-Timeline": apps.gpu.nvlink_timeline,
   "/Machine-Resources": apps.cpu.resource_timeline,
}

　　为了让服务器不断刷新 bokeh 应用程序使用的 PyNVML 数据，我们使用 bokeh 的 ColumnDataSource 类在每个图中定义数据的source。 ColumnDataSource 类允许为每种类型的数据传递更新函数，可以在每个应用程序的专用回调函数（ cb ）中调用更新函数。例如，现有 GPU 应用程序的定义如下：

　　def gpu（doc）：

　　fig = figure（title=“GPU Utilization”， sizing_mode=“stretch_both”， x_range=［0， 100］）

　　def get_utilization（）：

　　return ［

　　pynvml.nvmlDeviceGetUtilizationRates（gpu_handles［i］）.gpu

　　for i in range（ngpus）

　　］

　　gpu = get_utilization（）

　　y = list（range（len（gpu）））

　　source = ColumnDataSource（{“right”： y， “gpu”： gpu}）

　　mapper = LinearColorMapper（palette=all_palettes［“RdYlBu”］［4］， low=0， high=100）

　　fig.hbar（

　　source=source，

　　y=“right”，

　　right=“gpu”，

　　height=0.8，

　　color={“field”： “gpu”， “transform”： mapper}，

　　）

　　fig.toolbar_location = None

　　doc.title = “GPU Utilization ［%］”

　　doc.add_root（fig）

　　def cb（）：

　　source.data.update（{“gpu”： get_utilization（）}）

　　doc.add_periodic_callback（cb， 200）

请注意， PyNVML GPU 利用率数据的实时更新是在source.data.update（）调用中执行的。有了必要的ColumnDataSource逻辑，可以通过多种方式修改标准 GPU 定义（如上）。例如，交换 x 轴和 y 轴，指定不同的调色板，甚至将图形从 hbar 完全更改为其他图形。

　　关于作者

　　Jacob Tomlinson 是 NVIDIA 的高级 Python 软件工程师，专注于分布式系统的部署工具。他的工作包括维护开源项目，包括 RAPIDS 和 Dask 。 RAPIDS 是一套 GPU 加速开源 Python 工具，模拟 PyData 堆栈中的 API ，包括 NumPy 、 pandas 和 SciKit Learn 的 API 。 Dask 为分析提供了高级并行性，包括核心外计算、延迟计算和 PyData 堆栈的分布式执行。

　　Ken Hester 是 NVIDIA 的解决方案架构师和经理，在 HPC 、 AI 深度学习和机器学习以及 CUDA GPU 计算领域为能源行业提供支持。他来自德克萨斯州休斯顿，在 NVIDIA 工作了近 8 年。在 NVIDIA 之前， Ken 在能源行业工作了 15 年以上，是数据科学、软件架构、软件设计和开发领域的行业专家。

　　Rick Zamora 是 NVIDIA 在 RAPIDS 和 Dask 工作的高级软件工程师。他有科学计算研究和并行软件开发的背景。

　　审核编辑：郭婷