Saat organisasi terus menginvestasikan miliaran dana untuk infrastruktur GPU bagi beban kerja AI, muncul kesenjangan kritis dalam kemampuan pemantauan dan observabilitas. Neurox, platform baru yang dihosting sendiri, bertujuan menyelesaikan masalah ini dengan menyediakan pemantauan GPU komprehensif yang dirancang khusus untuk lingkungan Kubernetes.
 |
|---|
| Tangkapan layar ini menunjukkan repositori GitHub untuk Neurox Control Helm Chart, yang mendukung pemantauan GPU di lingkungan Kubernetes |
Masalah Observabilitas GPU
Pertumbuhan pesat infrastruktur AI telah mengungkap keterbatasan signifikan dalam solusi pemantauan yang ada. Menurut diskusi di komunitas teknologi, alat-alat saat ini gagal menjawab pertanyaan mendasar tentang pemanfaatan GPU, kepemilikan, dan biaya. Metrik tradisional seperti DCGM_FI_DEV_GPU_UTIL dapat menunjukkan apa yang terjadi dengan GPU tetapi tidak menjelaskan mengapa - membuat tim tidak mampu mendiagnosis masalah seperti sumber daya yang kurang dimanfaatkan, aplikasi yang salah konfigurasi, atau tugas yang diam-diam beralih ke pemrosesan CPU.
Observabilitas GPU rusak... Meskipun perusahaan mengeluarkan miliaran untuk GPU, tidak ada cara mudah untuk menjawab pertanyaan dasar: Apa yang terjadi dengan GPU saya? Siapa yang menggunakannya? Berapa biaya proyek ini bagi saya?
Sebagian besar organisasi saat ini menggabungkan solusi menggunakan Prometheus, Grafana, dan skrip kubectl, menciptakan pandangan terfragmentasi tentang infrastruktur GPU mereka. Pendekatan ini kurang memadai ketika tim perlu memahami hubungan antara metrik, status Kubernetes, dan data keuangan di berbagai lingkungan multi-cloud.
Pendekatan Neurox untuk Pemantauan GPU
Neurox menggabungkan tiga sumber data penting untuk memberikan observabilitas komprehensif: statistik runtime GPU dari NVIDIA SMI, informasi pod yang berjalan dari status Kubernetes, dan data node dengan peristiwa dari status Kubernetes. Integrasi ini memungkinkan tim untuk melacak masalah seperti status pod yang gagal, penjadwalan yang tidak tepat, dan aplikasi yang tidak memanfaatkan sumber daya GPU dengan baik.
Platform ini menawarkan dasbor yang dibuat khusus untuk berbagai peran dalam organisasi. Peneliti dapat memantau beban kerja dari pembuatan hingga penyelesaian di layar Beban Kerja, sementara tim keuangan dapat mengakses data biaya yang dikelompokkan berdasarkan tim atau proyek di layar Laporan. Pendekatan berbasis peran ini memenuhi kebutuhan beragam administrator, pengembang, peneliti, dan auditor keuangan yang bekerja dengan infrastruktur GPU.
Persyaratan Platform Neurox:
- Kubernetes dan CLI 1.29+
- Helm CLI 3.8+
- 12 CPU
- 24 GB RAM
- 120 GB Penyimpanan Volume Persisten
- Minimal 1 node GPU
- Ingress yang dapat diakses dari Internet
Fitur Utama:
- Pemantauan penggunaan GPU secara real-time dan peringatan untuk GPU yang tidak digunakan
- Perincian biaya per aplikasi/tim/proyek
- Tampilan terpadu untuk infrastruktur AWS, GCP, Azure, dan on-premises
- Mendukung Kubernetes: menghubungkan metrik node dengan pod, job, dan pemilik yang sedang berjalan
- Pemeriksaan kesehatan GPU
Fleksibilitas Penerapan dan Privasi Data
Aspek kunci dari arsitektur Neurox adalah pemisahan antara komponen control plane dan beban kerja. Platform ini dirancang sebagai perangkat lunak yang dihosting sendiri untuk menjaga data sensitif tetap berada dalam infrastruktur organisasi. Untuk tim dengan penyimpanan terbatas pada klaster GPU, Neurox menawarkan model penerapan terpisah - control plane dapat diinstal pada klaster Kubernetes mana pun dengan penyimpanan persisten (seperti EKS, AKS, atau GKE), sementara hanya agen beban kerja ringan yang perlu berjalan pada klaster GPU.
Fleksibilitas ini mengatasi kekhawatiran tentang persyaratan penyimpanan persisten 120GB yang disebutkan dalam dokumentasi, membuat solusi ini layak untuk klaster GPU bare metal dengan penyimpanan lokal terbatas. Arsitektur ini juga berpotensi memungkinkan opsi control plane yang dihosting di cloud di masa depan sambil menjaga keamanan data beban kerja.
Neurox menawarkan tingkat gratis untuk memantau hingga 64 GPU, yang mencakup banyak kasus penggunaan pribadi, akademis, dan komersial ringan. Meskipun saat ini tidak open-source, perusahaan telah mengindikasikan mereka mempertimbangkan jalur ini untuk masa depan, mengakui bahwa kekhawatiran privasi dan biaya mendorong minat pada alternatif open-source.
Seiring infrastruktur AI terus berkembang dalam kompleksitas dan skala di berbagai lingkungan multi-cloud, alat observabilitas yang dibuat khusus seperti Neurox mungkin akan semakin penting bagi organisasi yang ingin mengoptimalkan investasi GPU mereka yang substansial.
Referensi: Neurox Control Helm Chart