Beszel项目在Jetson Orin设备上的GPU监控优化
背景介绍
Beszel是一款开源的系统监控工具,能够实时显示CPU、内存、磁盘、网络以及GPU等硬件资源的使用情况。在支持NVIDIA GPU的设备上,Beszel通过nvidia-smi工具获取GPU的温度、内存使用率、利用率等关键指标。然而,当运行在Jetson Orin系列开发板(如Orin Nano、Orin NX)上时,Beszel遇到了GPU监控数据获取异常的问题。
问题分析
Jetson Orin系列开发板采用了NVIDIA的Tegra架构,与传统的NVIDIA独立显卡在工作机制上存在显著差异。通过技术分析,我们发现以下几个关键点:
-
nvidia-smi工具限制:在Jetson设备上,nvidia-smi输出的GPU信息大多显示为[N/A],无法提供有效的监控数据。这与传统NVIDIA显卡的行为不同。
-
tegrastats工具优势:Jetson平台特有的tegrastats工具能够提供丰富的系统信息,包括:
- GPU使用率(GR3D_FREQ字段)
- 系统整体功耗(VDD_IN字段)
- 各组件温度
- 内存带宽利用率(EMC_FREQ字段)
-
内存架构差异:Jetson设备采用统一内存架构,GPU与CPU共享内存,因此传统的显存监控概念在此不适用。
解决方案实现
Beszel开发团队针对Jetson设备的特殊性进行了以下优化:
-
多数据源支持:当检测到nvidia-smi无法提供有效数据时,自动切换到tegrastats作为数据源。
-
指标映射转换:
- 将GR3D_FREQ值映射为GPU利用率
- 使用VDD_IN值作为系统总功耗指标
- 隐藏不适用于统一内存架构的显存监控图表
-
设备识别优化:对于无法通过nvidia-smi获取设备名称的情况,统一显示为"GPU",确保界面一致性。
技术细节
tegrastats输出的关键字段解析:
GR3D_FREQ 63%@[621] # GPU利用率63%,运行频率621MHz
VDD_IN 12479mW/12479mW # 系统当前/最大功耗(12.479W)
EMC_FREQ 43%@2133 # 内存带宽利用率43%,频率2133MHz
Beszel通过正则表达式解析这些字段,转换为标准化的监控数据格式。对于功耗数据,考虑到Jetson设备的功耗限制(通常15W左右),Beszel特别优化了显示范围,确保数据可视化效果良好。
实际效果验证
在Jetson Orin NX设备上的实测显示,优化后的Beszel能够准确反映:
- GPU计算负载变化
- 系统整体功耗波动
- 内存带宽压力情况
这些指标对于开发者在Jetson平台上进行AI推理、计算机视觉等高性能计算任务的调优具有重要参考价值。
总结与展望
通过对Jetson Orin设备的专门适配,Beszel完善了在边缘计算场景下的监控能力。未来可能的改进方向包括:
- 更精细的功耗分解(区分CPU/GPU功耗占比)
- 支持更多Jetson特有的性能指标
- 优化在高负载下的数据采集效率
这次适配不仅解决了特定平台的问题,也为Beszel在异构计算环境中的监控能力扩展积累了宝贵经验。
- DDeepSeek-R1-0528DeepSeek-R1-0528 是 DeepSeek R1 系列的小版本升级,通过增加计算资源和后训练算法优化,显著提升推理深度与推理能力,整体性能接近行业领先模型(如 O3、Gemini 2.5 Pro)Python00
cherry-studio
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端TSX032deepflow
DeepFlow 是云杉网络 (opens new window)开发的一款可观测性产品,旨在为复杂的云基础设施及云原生应用提供深度可观测性。DeepFlow 基于 eBPF 实现了应用性能指标、分布式追踪、持续性能剖析等观测信号的零侵扰(Zero Code)采集,并结合智能标签(SmartEncoding)技术实现了所有观测信号的全栈(Full Stack)关联和高效存取。使用 DeepFlow,可以让云原生应用自动具有深度可观测性,从而消除开发者不断插桩的沉重负担,并为 DevOps/SRE 团队提供从代码到基础设施的监控及诊断能力。Go00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









