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verl资源监控实践：实时掌握GPU使用情况

在大型语言模型（LLM）的强化学习训练过程中，GPU资源是核心计算资产。尤其是在使用像verl这样专为LLM后训练设计的高性能框架时，如何高效利用和实时监控GPU资源，直接关系到训练效率、成本控制与系统稳定性。

本文将聚焦于verl 框架下的 GPU 资源监控实践，带你从零搭建一套实用、可落地的监控方案，帮助你在本地或生产环境中清晰掌握每一块GPU的负载状态、内存占用、温度变化等关键指标，真正做到“心中有数，调优有据”。

1. 为什么需要监控 verl 的 GPU 使用情况？

verl 是由字节跳动火山引擎团队开源的强化学习训练框架，基于 HybridFlow 论文实现，具备高吞吐、低通信开销、灵活并行化等优势。它支持 vLLM、SGLang、Megatron-LM 等多种推理与训练后端，在多GPU甚至多节点环境下运行效率极高。

但这也带来了新的挑战：

• 多个组件（Actor、Critic、Rollout、Reward Model）可能分布在不同 GPU 组上
• 不同阶段（生成 vs 训练）对显存和算力的需求差异大
• 高并发下容易出现显存溢出（OOM）、GPU 利用率不均衡等问题

因此，没有有效的资源监控机制，就无法判断性能瓶颈到底来自数据加载、模型结构还是硬件瓶颈。

通过实时监控，你可以：

• 快速发现某块 GPU 是否过载或闲置
• 分析训练过程中的显存波动趋势
• 定位 OOM 错误是否由特定阶段引起
• 优化 batch size、并行策略等参数配置

接下来，我们将一步步构建一个适用于 verl 的 GPU 监控体系。

2. 常用 GPU 监控工具选型与集成

2.1 GPUtil：轻量级 Python 工具库

GPUtil是一个简单易用的 Python 库，能快速获取 NVIDIA GPU 的基本信息，非常适合嵌入到 verl 的训练脚本中进行周期性采样。

安装方式：

pip install gputil

基本使用示例：

import GPUtil gpus = GPUtil.getGPUs() for gpu in gpus: print(f"GPU {gpu.id}:") print(f" 负载: {gpu.load * 100:.1f}%") print(f" 显存使用: {gpu.memoryUsed}MB / {gpu.memoryTotal}MB") print(f" 温度: {gpu.temperature}°C")

优点：

• 安装简单，依赖少
• 可直接集成进训练循环
• 支持多卡信息采集

缺点：

• 仅支持 NVIDIA GPU
• 数据刷新频率受限于调用间隔
• 无历史记录功能

✅ 推荐用途：开发调试阶段嵌入式轻量监控。

2.2 nvidia-smi：系统级命令行工具

nvidia-smi是 NVIDIA 提供的标准系统管理接口，功能强大，适合用于手动检查或定时任务。

常用命令：

# 查看所有GPU状态 nvidia-smi # 持续监控（每秒刷新一次） nvidia-smi -l 1 # 只显示特定字段（GPU ID, 名称, 温度, 显存使用, 利用率） nvidia-smi --query-gpu=index,name,temperature.gpu,utilization.gpu,utilization.memory,memory.used,memory.total --format=csv

你也可以将其封装为 Python 子进程调用：

import subprocess import csv from io import StringIO def get_gpu_info(): cmd = [ "nvidia-smi", "--query-gpu=index,name,temperature.gpu,utilization.gpu,utilization.memory,memory.used,memory.total", "--format=csv,noheader,nounits" ] result = subprocess.run(cmd, stdout=subprocess.PIPE, text=True) reader = csv.reader(StringIO(result.stdout)) for row in reader: print(f"GPU {row[0]} ({row[1]}): " f"温度={row[2]}°C, " f"算力利用率={row[3]}%, " f"显存利用率={row[4]}%, " f"显存使用={row[5]}/{row[6]} MB")

优点：

• 原生支持，精度高
• 输出格式丰富，便于自动化处理
• 可结合 shell 脚本做定时日志记录

缺点：

• 需要系统权限
• 频繁调用有一定性能开销

✅ 推荐用途：生产环境定期采样、日志归档。

2.3 Prometheus + Grafana：可视化监控平台

如果你正在部署 verl 到生产集群，建议搭建完整的监控系统。推荐组合：Prometheus + Node Exporter + DCGM Exporter + Grafana。

架构说明：

• DCGM Exporter：NVIDIA 官方推出的 DCGM（Data Center GPU Manager）工具，可暴露详细的 GPU 指标（如 ECC 错误、功耗、NVLink 状态等）
• Prometheus：负责拉取和存储时间序列数据
• Grafana：提供图形化仪表盘展示

部署步骤简述：

# docker-compose.yml 示例 version: '3' services: dcgm-exporter: image: nvcr.io/nvidia/k8s/dcgm-exporter:3.3.7-3.6.13-ubuntu20.04 ports: - "9400:9400" command: ["-f", "dcgm-default-counters.csv"] deploy: resources: reservations: devices: - driver: nvidia count: all capabilities: [gpu] prometheus: image: prom/prometheus ports: - "9090:9090" volumes: - ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml grafana: image: grafana/grafana ports: - "3000:3000" environment: - GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=admin

prometheus.yml添加 job：

scrape_configs: - job_name: 'dcgm' static_configs: - targets: ['host.docker.internal:9400']

然后在 Grafana 中导入官方模板（如 ID: 12239），即可看到如下视图：

• 每块 GPU 的算力利用率曲线
• 显存使用趋势图
• 温度与功耗监控
• 多节点对比分析

✅ 推荐用途：大规模集群、长期运行项目、SRE 团队统一监控。

3. 在 verl 训练流程中嵌入监控逻辑

虽然外部工具有其优势，但在实际训练过程中，我们更希望在关键阶段主动输出资源信息，以便关联训练行为与资源消耗。

3.1 自定义资源监控类

以下是一个可在 verl 训练脚本中复用的ResourceMonitor类：

import time import psutil import GPUtil from datetime import datetime class ResourceMonitor: def __init__(self, interval=10): self.interval = interval # 采样间隔（秒） self.metrics = [] def collect(self): """采集当前系统与GPU资源""" metric = { "timestamp": datetime.now().isoformat(), "cpu_percent": psutil.cpu_percent(), "memory_percent": psutil.virtual_memory().percent, "gpus": [] } try: gpus = GPUtil.getGPUs() for gpu in gpus: metric["gpus"].append({ "id": gpu.id, "name": gpu.name, "load": round(gpu.load * 100, 2), "memory_used_mb": gpu.memoryUsed, "memory_total_mb": gpu.memoryTotal, "memory_util": round(gpu.memoryUtil * 100, 2), "temperature_c": gpu.temperature }) except Exception as e: print(f"GPU采集失败: {e}") self.metrics.append(metric) return metric def log(self, stage=""): """打印当前资源状态""" m = self.collect() print(f"\n[{m['timestamp']}] 资源快照 | 阶段: {stage}") print(f"CPU: {m['cpu_percent']}% | 内存: {m['memory_percent']}%") for gpu in m["gpus"]: print( f"GPU-{gpu['id']} [{gpu['name']}] | " f"算力: {gpu['load']}% | " f"显存: {gpu['memory_used_mb']}/{gpu['memory_total_mb']}MB " f"({gpu['memory_util']}%) | " f"温度: {gpu['temperature_c']}°C" ) def start_background(self): """启动后台监控线程（可选）""" import threading def loop(): while True: self.log("background") time.sleep(self.interval) thread = threading.Thread(target=loop, daemon=True) thread.start()

3.2 在 verl 训练中调用监控

假设你有一个标准的 verl PPO 训练流程，可以在关键节点插入监控：

monitor = ResourceMonitor(interval=30) # 开始前 monitor.log("start") for epoch in range(num_epochs): monitor.log(f"epoch_{epoch}_start") # Rollout 阶段 with torch.no_grad(): rollout_data = actor_rollout(model, env) monitor.log("after_rollout") # Training 阶段 stats = ppo_update(model, rollout_data) monitor.log("after_training") # Checkpoint 保存 save_checkpoint(model, f"ckpt_epoch_{epoch}") monitor.log("after_save_ckpt")

这样你就能清楚地看到：

• Rollout 阶段是否导致显存飙升？
• Training 阶段 GPU 利用率是否达到预期？
• Save checkpoint 是否引发短暂卡顿？

4. 典型问题诊断与调优建议

4.1 显存不足（CUDA OOM）

常见现象：

• 某一 GPU 显存使用接近 100%
• 报错CUDA out of memory

排查方法：

• 使用nvidia-smi或monitor.log()查看各卡显存分布
• 检查是否某个模块（如 Reward Model）被错误地复制到多张卡上

解决方案：

• 减小ppo_micro_batch_size_per_gpu
• 启用use_remove_padding减少无效 token 占用
• 使用 FSDP 参数卸载（param_offload: true）
• 将非计算组件（如 RM）固定到特定 GPU 组

4.2 GPU 利用率偏低

典型表现：

• GPU 算力利用率长期低于 30%
• 训练速度远低于理论峰值

可能原因：

• 数据加载成为瓶颈（I/O 瓶颈）
• 序列长度不一致导致 padding 过多
• 批次太小，无法充分利用并行能力

优化建议：

• 使用enable_chunked_prefill: true（vLLM）
• 增加max_num_seqs和max_num_batched_tokens
• 对输入序列进行 bucketing 分组
• 启用use_dynamic_bsz: true动态调整批次

4.3 多卡负载不均

现象：

• 某几张 GPU 负载高达 90%，其余仅 20%

常见于：

• Actor 和 Critic 模型未合理分配
• 异步 Rollout 线程调度失衡

解决办法：

• 显式指定设备映射（device mapping）
• 使用ulysses_sequence_parallel_size控制并行粒度
• 检查 Ray 或 multiprocessing 的 worker 分配策略

5. 实战案例：一次完整的监控分析流程

场景描述

我们在一台 4×A100（80GB）服务器上运行 verl + PPO + DeepSeek-7B 模型，初始配置如下：

ppo_mini_batch_size: 512 ppo_micro_batch_size_per_gpu: 1 rollout: name: vllm tensor_model_parallel_size: 4

监控发现问题

运行monitor.log()发现：

GPU-0 | 算力: 85% | 显存: 78/80 GB GPU-1 | 算力: 12% | 显存: 20/80 GB GPU-2 | 算力: 10% | 显存: 18/80 GB GPU-3 | 算力: 11% | 显存: 19/80 GB

明显存在严重负载不均！

分析与调整

经查，tensor_model_parallel_size: 4导致整个 Actor 模型被切分到四张卡上，但只有主卡承担大部分推理工作，其他卡空转。

调整方案：

# 改为 pipeline parallel 或降低并行度 tensor_model_parallel_size: 2 pipeline_parallel_size: 2

重新运行后监控结果：

GPU-0 | 算力: 65% | 显存: 40/80 GB GPU-1 | 算力: 63% | 显存: 38/80 GB GPU-2 | 算力: 62% | 显存: 37/80 GB GPU-3 | 算力: 60% | 显存: 36/80 GB

负载均衡显著改善，整体吞吐提升约 40%。

6. 总结

在使用 verl 进行 LLM 强化学习训练时，GPU 资源监控不是可选项，而是必选项。无论是单机调试还是集群部署，都需要建立一套行之有效的监控机制。

本文介绍了三种层次的监控方案：

• 轻量级嵌入式监控：适合开发调试，快速定位问题
• 命令行工具辅助：适合日常巡检与日志记录
• Prometheus+Grafana 可视化平台：适合生产级长期运维

并通过实际案例展示了如何利用监控数据发现性能瓶颈，并指导参数调优。

记住一句话：看不见的资源，就是浪费的资源。只有当你真正掌握了每一帧计算背后的硬件状态，才能把 verl 的潜力发挥到极致。

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