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GPUインフラモニタリングの活用

GPUは他のインフラリソース(CPU・メモリ)よりはるかに高価で、AI/ML・LLM・HPCワークロードの性能に直接影響するコアリソースです。「GPUが生きているか」だけを確認するレベルを超えて、使用率・占有ワークロード・異常兆候・リソース配置の適切性まで見ることで投資対効果を確保できます。WhaTap GPUモニタリングはサーバー・Kubernetesの両環境で統合的に提供します。

GPUモニタリングが答えるべき4つの質問​

表 | GPUモニタリングの核心質問
質問答えないと起こること
どれだけ活用されているか?高価なGPUが遊んでいるのに検知できない → 過剰な設備投資
誰 (どのPod/ワークロード) が占有しているか?1つのPodがGPUを独占 → 他チームのワークロードが遅延
異常兆候はないか?温度・電力異常で性能低下が始まる → 後に装置寿命の問題に発展
リソース配置は適切か?偏り・遊休GPUが混在 → 再配置の意思決定が遅れる

サポート環境​

WhaTapは2つの視点でGPUを提供します。ワークロード配置環境に応じて選択してください。

サーバー環境のGPUモニタリング​

ベアメタル・VMサーバーに直接インストールされたGPUを追跡。サーバーGPUモニタリング

Kubernetes環境のGPUモニタリング​

KubernetesクラスターでNode ↔ GPU (MIG) ↔ Podマッピングまで追跡。K8s GPUモニタリング

MIG (Multi-Instance GPU) サポート。NVIDIA GPUを物理単位(P)とMIGインスタンス単位(M)に分けてモニタリング。クラスター内でGPUを分割運用する環境に必須。

事前準備​

  • Kubernetes GPUダッシュボード: Kubernetesエージェント1.8.7以上 + オープンエージェントのインストール
  • サーバーGPU: サーバーエージェントでGPUモジュールを有効化(agent-gpu)

活用シナリオ​

① GPU資産状況を一目で把握​

新規インフラ導入・移行時は「今、私たちのGPUがどこに何台あるのか」の確認から必要です。サーバーGPUインベントリでモデル・数量・割り当て状態を一括照会できます。

② ワークロードのボトルネック追跡​

LLM・ML推論の遅延が発生した場合:

  1. GPUダッシュボードで使用率・温度・メモリのTop5を確認してください。
  2. 偏ったGPUを発見したら、該当するノード-Podマッピングを追跡してください。
  3. MIG環境なら、どのインスタンスが飽和しているかまでドリルダウンしてください。

LLMの文脈であれば、AI Agent Observability指標と交差確認してください。「GPU使用率の飽和」と「モデル選択・プロンプト長」のどちらが原因かを区別できます。

③ 異常検知​

  • 温度・電力異常: ハードウェア問題を早期警告 → 障害予防
  • Pending状態のGPU: 割り当て漏れを検知
  • 未使用GPU: 予算の無駄を早期発見
  • 使用偏重: 1ノードだけ飽和、他ノードは遊休 → 再配置シグナル

アラートルール連携: GPU指標をイベントルールに追加すると、しきい値超過時に自動通知を受け取れます。設定方法は最初のアラート通知を設定するを参照してください。

④ リソース配置の最適化​

  • 長期使用パターンをGPUトレンドで確認
  • 特定の時間帯だけ飽和するパターン → スケジューリング・配置を調整
  • チーム別使用量 → 社内課金・割り当てポリシー設計の根拠

⑤ キャパシティプランニング​

月次・四半期のGPU使用傾向は、増設・縮小の意思決定の根拠になります。性能レポートシナリオの四半期振り返りに含めてください。

ダッシュボード構造のポイント​

Kubernetes GPUダッシュボード​

  • GPUリソース状態サマリー(上段4つのウィジェット): 割り当てノード・Pod・GPU状態別の件数
  • GPU Map: デバイスマップチャート(P=物理、M=MIG)
    • ノード/物理デバイス基準でグルーピング
    • 状態/使用率に基づく色表示
  • Top5推移: 使用率・温度・メモリ上位GPUの時系列

詳細: GPUダッシュボード

サーバーGPU性能サマリー​

  • 搭載されたGPU別のリアルタイム使用率・温度・電力・メモリ
  • ノード単位のサマリー + 個別GPUドリルダウン

詳細: GPU性能サマリー

次のステップ​

最終修正：