多卡≠用得好：分布式训练GPU监控与故障恢复实践
goyalshaliniuk · x · 2026-11-10
系列帖第 7 条谈 GPU 利用率监控：拥有 8/16 张 GPU 不代表高效利用——部分 GPU 可能闲置、各卡显存占用不均、通信开销可能盖过计算、缺乏分布式监控时瓶颈难以暴露。建议持续跟踪 GPU 利用率、显存、通信时间、吞吐与训练性能，并推荐 NVIDIA 开源的 DCGM(Data Center GPU Manager)做遥测与健康检查。上一条还讨论了容错恢复：集群越大，单卡故障、网络中断对训练任务影响越大，进度丢失会推高算力成本，需要 checkpoint 与恢复机制。
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