← 返回列表
大规模多数据中心的GPU算力集群监控方法及系统
摘要文本
本发明提供大规模多数据中心的GPU算力集群监控方法及系统，其中，方法包括：步骤1：采集大规模的服务器集群中多个数据中心的部署数据；步骤2：将部署数据推送至监控服务器，并存储；步骤3：调取监控数据；步骤4：根据监控数据进行GPU算力集群监控，确定监控结果，同时，提供数据获取接口；步骤5：可视化监控结果，获得可视化结果。本发明的大规模多数据中心的GPU算力集群监控方法及系统，将数据中心的部署数据推送至监控服务器并存储。构建Python SDK模块调取监控服务器中的监控数据，监控效率更高；对监控数据进行GPU算力集群监控，确定监控结果。另外，提供了数据获取接口，监控的拓展能力更强。
申请人信息
- 申请人:山东爱特云翔信息技术有限公司
- 申请人地址:255000 山东省淄博市临淄区临淄大道1177号爱特云翔大数据产业园
- 发明人: 山东爱特云翔信息技术有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 大规模多数据中心的GPU算力集群监控方法及系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311773601.1 |
| 申请日 | 2023/12/22 |
| 公告号 | CN117453493A |
| 公开日 | 2024/1/26 |
| IPC主分类号 | G06F11/30 |
| 权利人 | 山东爱特云翔信息技术有限公司 |
| 发明人 | 闫鹏飞; 夏浩; 刘丁洋; 宫文策 |
| 地址 | 山东省淄博市临淄区临淄大道1177号爱特云翔大数据产业园 |
专利主权项内容
1.大规模多数据中心的GPU算力集群监控方法，其特征在于，包括：步骤1：采集大规模的服务器集群中多个数据中心的部署数据；步骤2：将部署数据推送至监控服务器，并基于key/value存储；步骤3：基于Python SDK模块，调取监控数据；步骤4：根据监控数据进行GPU算力集群监控，确定监控结果，同时，提供数据获取接口；步骤5：将监控结果进行可视化，获得可视化结果。