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Amazon SageMaker HyperPod Slurm-Metriken
Amazon SageMaker HyperPod bietet eine Reihe von CloudWatch Amazon-Metriken, mit denen Sie den Zustand und die Leistung Ihrer HyperPod Cluster überwachen können. Diese Metriken werden vom Slurm-Workload-Manager erfasst, der auf Ihren HyperPod Clustern ausgeführt wird, und sind im /aws/sagemaker/Clusters CloudWatch Namespace verfügbar.
Metriken auf Clusterebene
Die folgenden Metriken auf Clusterebene sind verfügbar für. HyperPod Diese Metriken verwenden die ClusterId Dimension, um den spezifischen HyperPod Cluster zu identifizieren.
| CloudWatch Name der Metrik | Hinweise | Metrikname „Amazon EKS Container Insights“ |
|---|---|---|
| cluster_node_count | Gesamtzahl der Knoten im Cluster | cluster_node_count |
| cluster_idle_node_count | Anzahl der inaktiven Knoten im Cluster | – |
| cluster_failed_node_count | Anzahl der ausgefallenen Knoten im Cluster | cluster_failed_node_count |
| cluster_cpu_count | Gesamtzahl der CPU-Kerne im Cluster | node_cpu_limit |
| cluster_idle_cpu_count | Anzahl der CPU-Kerne im Cluster | – |
| cluster_gpu_count | Summe GPUs im Cluster | node_gpu_limit |
| cluster_idle_gpu_count | Anzahl der inaktiven GPUs Benutzer im Cluster | – |
| cluster_running_task_count | Gesamtzahl der laufenden Slurm-Aufträge im Cluster | – |
| cluster_pending_task_count | Gesamtzahl der ausstehenden Slurm-Aufträge im Cluster | – |
| cluster_preempted_task_count | Gesamtzahl der unterbrochenen Slurm-Aufträge im Cluster | – |
| cluster_avg_task_wait_time | Durchschnittliche Wartezeit für Slurm-Aufträge im Cluster | – |
| cluster_max_task_wait_time | Maximale Wartezeit für Slurm-Aufträge im Cluster | – |
Metriken auf Instance-Ebene
Die folgenden Metriken auf Instanzebene sind verfügbar für. HyperPod Diese Metriken verwenden die ClusterId Dimension auch, um den spezifischen HyperPod Cluster zu identifizieren.
| CloudWatch Name der Metrik | Hinweise | Metrikname „Amazon EKS Container Insights“ |
|---|---|---|
| node_gpu_utilization | Durchschnittliche GPU-Auslastung über alle Instances | node_gpu_utilization |
| node_gpu_memory_utilization | Durchschnittliche GPU-Speicherauslastung über alle Instances | node_gpu_memory_utilization |
| node_cpu_utilization | Durchschnittliche CPU-Auslastung über alle Instances hinweg | node_cpu_utilization |
| node_memory_utilization | Durchschnittliche Speicherauslastung über alle Instances hinweg | node_memory_utilization |
