一、组件介绍
·GPU 卡利用率
·Pod / 容器 GPU 资源利用率
·GPU 硬件相关的指标
二、部署方式
TKE gpu-exporter 会随 qGPU 或 nvidia-gpu 组件自动安装，不需要单独部署：
·qGPU 组件 – kube-system 命名空间下名称为 elastic-gpu-exporter 的 DaemonSet。
·nvidia-gpu 组件 – kube-system 命名空间下名称为 nvidia-gpu-exporter 的 DaemonSet。
三、确认运行状态
安装 qGPU 或 nvidia-gpu 组件后，可以通过 Kubernetes 命令行工具 kubectl 从本地客户端机器 连接 TKE 集群，查看工作负载和 Pod。
以 qGPU 为例，查看 kube-system 下 elastic-gpu-exporter 的状态：
kubectl get daemonset elastic-gpu-exporter -n kube-systemNAME DESIRED CURRENT READY UP-TO-DATE AVAILABLE NODE SELECTOR AGEelastic-gpu-exporter 1 1 1 1 1 <none> 3m36s
符合条件的节点上会有一个运行的 elastic-gpu-exporter 的 Pod：
kubectl get podNAME READY STATUS RESTARTS AGEelastic-gpu-exporter-dblqm 1/1 Running 0 6s
四、获取监控指标
elastic-gpu-exporter / nvidia-gpu-exporter 的服务运行所在节点 5678 端口，监控指标会输出到 /metrics 路径下，因此也可以通过如下命令获取监控指标：
$ curl NodeIP:5678/metrics
五、GPU 卡相关指标
| 指标名称 | 说明 | 单位 |
| gpu_core_usage | 该卡上所有 GPU 进程的 SM 利用率之和。单卡满负荷时约为 100，多进程并行时会累加，可能大于 100。1 秒瞬时采样。 | 无（0~100 对应 1 张卡负荷刻度） |
| gpu_mem_usage | 该卡已用显存。 | MiB |
| gpu_core_utilization_percentage | 该卡整体算力利用率（NVML 驱动视角），取值 0~100，不会超过 100。与 gpu_core_usage 口径不同，二者不可混用。 | % |
| gpu_mem_utilization_percentage | 该卡显存利用率（已用显存 / 总显存 × 100）。 | % |
| gpu_core_allocatable | 该卡可分配算力，固定为 100（仅 qGPU）。 | 等同于 qgpu-core（100 = 1 张卡） |
| gpu_core_allocated | 该卡上已分配算力（仅 qGPU）。 | 等同于 qgpu-core（100 = 1 张卡） |
| gpu_core_available | GPU 可分配剩余算力，100 – 已分配，下限截断到 0（仅 qGPU）。 | 等同于 qgpu-core（100 = 1 张卡） |
| gpu_mem_allocatable | GPU 可分配显存份数（仅 qGPU ）。 | GiB |
| gpu_mem_allocated | GPU 已分配显存份数（仅 qGPU ）。 | GiB |
| gpu_mem_available | 该卡剩余可分配显存份数，下限截断到 0（仅 qGPU）。 | GiB |
| gpu_enc_utilization_percentage | 视频编码引擎利用率。 | % |
| gpu_dec_utilization_percentage | 视频解码引擎利用率。 | % |
标签说明：
card 表示 GPU 的序号，node 表示所在节点，namespace 表示 Pod 所属命名空间，pod_name 表示 Pod 名称，container_name 表示容器名称。示例如下：
gpu_core_allocatable{card="0",node="172.21.112.100"} 100gpu_core_allocated{card="0",container_name="cuda-container",namespace="default",node="172.21.112.100",pod_name="tf-bench-d4f4755c4-c7cp6"} 50gpu_core_available{card="0",node="172.21.112.100"} 50gpu_core_usage{card="0",node="172.21.112.100"} 91gpu_core_utilization_percentage{card="0",node="172.21.112.100"} 91gpu_mem_allocatable{card="0",node="172.21.112.100"} 31gpu_mem_allocated{card="0",container_name="cuda-container",namespace="default",node="172.21.112.100",pod_name="tf-bench-d4f4755c4-c7cp6"} 7gpu_mem_available{card="0",node="172.21.112.100"} 24gpu_mem_usage{card="0",node="172.21.112.100"} 5241gpu_mem_utilization_percentage{card="0",node="172.21.112.100"} 16.12gpu_enc_utilization_percentage{card="0",node="172.21.112.100"} 0gpu_dec_utilization_percentage{card="0",node="172.21.112.100"} 0
六、Pod 相关指标
| 指标名称 | 说明 | 单位 |
| pod_core_usage | Pod 内所有容器的所有进程，在所有卡上采样到的 SM 利用率之和。单卡满负荷约 100。1 秒瞬时采样。 | 无（0~100 对应 1 张卡负荷刻度） |
| pod_mem_usage | Pod 实际使用的显存。 | MiB |
| pod_core_utilization_percentage | Pod 实际使用算力占其申请算力（qgpu-core）的比率。计算方式为：pod_core_usage / pod_core_request × 100%。值可超过 100%，表示 Pod 实际用量超出了申请量。 | % |
| pod_mem_utilization_percentage | pod_mem_usage / pod_mem_request × 100。分母在两种情况下并非 Pod 真实 limit：① 整卡 Pod（申请 core 为 100 的整数倍）→ 强制改为 单卡显存 × 卡数，即使显式申请了 qgpu-memory 也会被覆盖；② 只申请算力未申请显存（如 core=50）→ 按 core / 100 × 单卡显存 推算。 | % |
| pod_core_occupy_node_percentage | pod_core_usage / (节点卡数 × 100) × 100，Pod 占整节点算力的比例。 | % |
| pod_mem_occupy_node_percentage | pod_mem_usage / 节点所有卡总显存 × 100。 | % |
| pod_core_request | pod 申请的算力。 | 等同于 qgpu-core（100 = 1 张卡） |
| pod_mem_request | pod 申请的显存。 | MiB |
| pod_enc_utilization_percentage | pod 视频编码使用率。 | % |
| pod_dec_utilization_percentage | pod 视频解码使用率。 | % |
注意：说明：
注意：pod_core_usage 与 pod_core_utilization_percentage 的区别：
注意：以示例数据为参考：若 pod_core_request=50（申请了 GPU 卡 50% 的算力），pod_core_usage=91（实际使用了 GPU 卡 91% 的算力），则 pod_core_utilization_percentage = 91 ÷ 50 × 100% = 182，表示 Pod 实际使用量是申请量的 1.82 倍。
标签说明：
namespace 表示 Pod 所在的 namespace，node 表示 Pod 所在节点，pod 表示 Pod 的名称。示例如下：
pod_core_occupy_node_percentage{namespace="default",node="172.21.112.100",pod="test-d4f4755c4-c7cp6"} 91pod_core_request{namespace="default",node="172.21.112.100",pod="test-d4f4755c4-c7cp6"} 50pod_core_usage{namespace="default",node="172.21.112.100",pod="test-d4f4755c4-c7cp6"} 91pod_core_utilization_percentage{namespace="default",node="172.21.112.100",pod="test-d4f4755c4-c7cp6"} 182pod_mem_occupy_node_percentage{namespace="default",node="172.21.112.100",pod="test-d4f4755c4-c7cp6"} 16.12pod_mem_request{namespace="default",node="172.21.112.100",pod="test-d4f4755c4-c7cp6"} 7168pod_mem_usage{namespace="default",node="172.21.112.100",pod="test-d4f4755c4-c7cp6"} 5239pod_mem_utilization_percentage{namespace="default",node="172.21.112.100",pod="test-d4f4755c4-c7cp6"} 73.09pod_dec_utilization_percentage{namespace="default",node="172.21.112.100",pod="test-d4f4755c4-c7cp6"} 0pod_enc_utilization_percentage{namespace="default",node="172.21.112.100",pod="test-d4f4755c4-c7cp6"} 0
七、容器相关指标
| 指标名称 | 说明 | 单位 |
| container_assigned_card | 容器分配到的 GPU 卡，指标值恒为 1，卡序号与 UUID 分别在 card / uuid 标签中（仅 qGPU）。 | – |
| container_gpu_utilization | 容器内所有进程的 SM 利用率之和。 | 无（0~100 对应 1 张卡负荷刻度） |
| container_gpu_memory_total | 容器内所有进程占用的显存之和。 | MiB |
| container_core_utilization_percentage | container_gpu_utilization / container_request_gpu_utilization × 100 | % |
| container_mem_utilization_percentage | container_gpu_memory_total / container_request_gpu_memory × 100 | % |
| container_request_gpu_memory | 容器申请的显存。 | MiB |
| container_request_gpu_utilization | 容器申请算力，整卡时固定为 100。 | 等同于 qgpu-core（100 = 1 张卡） |
| container_enc_utilization_percentage | 容器视频编码使用率 | % |
| container_dec_utilization_percentage | 容器视频解码使用率 | % |
标签说明：
container_name 表示容器名称，namespace 表示容器所在的 namespace，node 表示容器所在节点，pod_name 表示容器所在的 Pod 的名称，card 表示分配到卡的序号，uuid 表示卡的 UUID。示例如下：
container_assigned_card{card="0",contaienr_name="cuda-container",namespace="default",node="172.21.112.100",pod_name="test-d4f4755c4-c7cp6",uuid="GPU-uuid"} 1container_core_utilization_percentage{container_name="cuda-container",namespace="default",node="172.21.112.100",pod_name="test-d4f4755c4-c7cp6"} 182container_dec_utilization_percentage{container_name="cuda-container",namespace="default",node="172.21.112.100",pod_name="test-d4f4755c4-c7cp6"} 0container_enc_utilization_percentage{container_name="cuda-container",namespace="default",node="172.21.112.100",pod_name="test-d4f4755c4-c7cp6"} 0container_gpu_memory_total{container_name="cuda-container",namespace="default",node="172.21.112.100",pod_name="test-d4f4755c4-c7cp6"} 5239container_gpu_utilization{container_name="cuda-container",namespace="default",node="172.21.112.100",pod_name="test-d4f4755c4-c7cp6"} 91container_mem_utilization_percentage{container_name="cuda-container",namespace="default",node="172.21.112.100",pod_name="test-d4f4755c4-c7cp6"} 73.09container_request_gpu_memory{container_name="cuda-container",namespace="default",node="172.21.112.100",pod_name="test-d4f4755c4-c7cp6"} 7168container_request_gpu_utilization{container_name="cuda-container",namespace="default",node="172.21.112.100",pod_name="test-d4f4755c4-c7cp6"} 50container_dec_utilization_percentage{container_name="cuda-container",namespace="default",node="172.21.112.100",pod_name="test-d4f4755c4-c7cp6"} 0container_enc_utilization_percentage{container_name="cuda-container",namespace="default",node="172.21.112.100",pod_name="test-d4f4755c4-c7cp6"} 0
八、GPU 硬件相关的指标
| 指标名称 | 说明 | 单位 |
| gpu_count | 节点 GPU 卡数量。 | 个 |
| gpu_info | 显卡信息，值恒为 1，卡型号 / UUID / 驱动版本挂在标签上，用于与其他指标做标签关联。 | – |
| gpu_mem_each_card | 每张显卡的显存。 | MiB |
| gpu_mem_clock | 显存时钟频率。 | MHz |
| gpu_graphics_clock | 图形处理器时钟频率。 | MHz |
| gpu_sm_clock | 流处理器时钟频率。 | MHz |
| gpu_video_clock | 视频处理器时钟频率。 | MHz |
| gpu_max_mem_clock | 最大显存时钟频率。 | MHz |
| gpu_max_graphics_clock | 最大图形处理器时钟频率。 | MHz |
| gpu_max_sm_clock | 最大流处理器时钟频率。 | MHz |
| gpu_max_video_clock | 最大视频处理器时钟频率。 | MHz |
| gpu_persistence_mode | 是否开启持久模式，1 表示开启，0 表示未开启。 | – |
| gpu_power_usage | 功率 | W |
| gpu_ecc_mode | 是否开启 ECC 模式，1 表示开启，0 表示未开启 | – |
| gpu_ecc_error_count | ECC 错误累计数量。仅当 gpu_ecc_mode = 1 时输出，ECC 关闭或读取失败时该 series 不存在。 | 个 |
示例：
gpu_count 1gpu_info{card="0",driver_version="470.182.03",name="Tesla V100-SXM2-32GB",node="172.21.112.100",uuid="GPU-uuid"} 1gpu_mem_each_card{card="0",node="172.21.112.100"} 32510gpu_ecc_error_count{card="0",counter_type="aggregate",error_type="correctable",node="172.21.112.100"} 0gpu_ecc_error_count{card="0",counter_type="aggregate",error_type="uncorrectable",node="172.21.112.100"} 0gpu_ecc_error_count{card="0",counter_type="volatile",error_type="correctable",node="172.21.112.100"} 0gpu_ecc_error_count{card="0",counter_type="volatile",error_type="uncorrectable",node="172.21.112.100"} 0gpu_ecc_mode{card="0",node="172.21.112.100"} 1gpu_graphics_clock{card="0",node="172.21.112.100"} 1530gpu_mem_clock{card="0",node="172.21.112.100"} 877gpu_max_graphics_clock{card="0",node="172.21.112.100"} 1530gpu_max_mem_clock{card="0",node="172.21.112.100"} 877gpu_max_sm_clock{card="0",node="172.21.112.100"} 1530gpu_max_video_clock{card="0",node="172.21.112.100"} 1372gpu_persistence_mode{card="0",node="172.21.112.100"} 1gpu_power_usage{card="0",node="172.21.112.100"} 246.39gpu_sm_clock{card="0",node="172.21.112.100"} 1530gpu_video_clock{card="0",node="172.21.112.100"} 1372