AI、HPC、ハイブリッド環境向けGPU監視
Pandora FMSでNVIDIA GPUを監視し、利用率、メモリ、温度、消費電力、状態データを、サーバー、ネットワーク、ストレージ、サービス、ログをすでに監視している同じプラットフォームに統合できます。
導入企業
GPU MONITORING SOFTWARE
GPUをITインフラの死角にしない
AI、HPC、推論、トレーニングのインフラは、コスト、パフォーマンス、運用リスクが集中するGPUに依存しています。飽和、過熱、低利用率、未検出のエラーがあるGPUは、サービス品質の低下、重要プロセスの遅延、本番環境での障害につながる可能性があります。
Pandora FMSは、GPUメトリクスをサーバー、ネットワーク、ストレージ、サービス、ログとともに既存のIT運用に統合します。別々のプラットフォームは不要です。
Pandora FMSコンソール · GPU状態
仕組み
Pandora FMSのGPU監視の仕組み
このプラグインはNVIDIA GPUを搭載したホスト上でローカルエージェントとして動作し、nvidia-smiをデータソースとして使用して、Pandora FMSが運用に取り込むモジュールを生成します。
NVIDIA GPU搭載ホスト
オンプレミス、ハイブリッド、クラウド
nvidia-smi
ローカルデータソース
Pandora FMSローカルプラグイン
XMLモジュールを生成するエージェント
ダッシュボード、アラート、レポート
インフラ全体と統合
ユースケース
メトリクスからインシデントへ：実運用におけるGPU監視
GPUが95%で稼働していることを知るだけでは不十分です。重要なのは運用コンテキストです。
継続的な飽和
GPUが数時間にわたり95%で稼働し、メモリ使用量が高く、推論サービスでエラーが発生している場合、それは通常のピークではありません。介入が必要なインシデントです。履歴データにより、その違いを判別できます。
熱リスク
継続的な高温とファンの異常が組み合わさると、物理的な劣化を事前に示す可能性があります。障害発生前に検出することで、停止後の対応ではなく予防的な介入が可能になります。
低利用率
高価なGPUが数週間にわたり低利用率である場合、ワークロードの割り当てが適切でない可能性があります。履歴データは、ハードウェア判断を正当化または延期するための客観的な根拠になります。
キャパシティプランニング
利用率とメモリの履歴により、需要の増加を把握し、飽和を予測し、推測ではなくデータに基づいて拡張を計画できます。
監視対象メトリクス
Pandora FMSで監視できる項目
Pandora FMSはNVIDIA GPUの主要メトリクスを収集し、飽和、メモリ圧迫、熱リスク、エラー、キャパシティ上の課題を検出します。
- GPU利用率（%）
- GPUの稼働状態
- 使用済み、空き、合計メモリ（MiB）
- メモリ使用率
- 温度（°C）
- 瞬時消費電力と電力上限（W）
- 該当する場合のファン速度
- 該当する場合のECCエラー
- GPUモデルとドライバーバージョン
- 対応CUDAバージョン
nvidia-smiを通じてGPUごとの個別メトリクスとホスト全体のグローバルメトリクスを生成します。プラグインの技術ドキュメントはMarketplaceで公開予定です。アラート
飽和、温度、重大エラーを検出するアラート
Pandora FMSでは、GPUメトリクスに基づくアラートを生成し、メモリ圧迫、高温、ECCエラー、可用性低下を検出できます。しきい値は、GPUモデルや運用ポリシーに応じてコンソールから調整できます。
事前定義されたしきい値は参考値であり、Pandora FMSコンソールから変更できます。
互換性
互換性と要件
このプラグインは、OSから認識できるNVIDIA GPUを備えたオンプレミス、ハイブリッド、クラウド環境向けに設計されています。
- NVIDIA GPU
- Linux（amd64 / arm64）— 検証済み
- Windows（amd64）— 最終検証中
- オンプレミスおよびハイブリッド環境
- GPUがOSから認識できる場合のAWS、Azure、Google Cloud
- ホストにNVIDIAドライバーがインストールされ、
nvidia-smiが利用可能である必要があります。
現在の制限事項
- AMDおよびIntel GPUには対応していません
- AIモデル、プロンプト、MLOpsメトリクスは監視しません
- ドリフト検出や完全なAIオブザーバビリティは含まれません
- ノードあたり多数のGPUを持つクラスターでは、DCGMまたはその他の集約ソリューションで補完する必要がある場合があります
NVIDIA GPUがPandora FMSと互換性があるか確認したいですか？
お問い合わせ →GPU監視にPandora FMSを選ぶ理由
Pandora FMSは単独のGPUツールではありません。GPUメトリクスに実運用上の価値を与えるプラットフォームです。
インフラとGPUを単一コンソールで管理
GPUメトリクスは、サーバー、ネットワーク、ストレージ、サービス、ログを管理する同じコンソールに統合されます。別々のプラットフォームは不要です。
オンプレミス、ハイブリッド、クラウド
特定ベンダーに依存せず、自社データセンター、ハイブリッド環境、OSから認識できるNVIDIA GPUを搭載したクラウドインスタンスでGPUを監視できます。
分断されたダッシュボードなし
GPUメトリクスは、履歴、イベント、アラート、レポート、ダッシュボードとして同じプラットフォーム内の既存運用に組み込まれます。
アラート、履歴、レポート
各GPUメトリクスはアラート化、履歴化、レポート化できます。サーバーやネットワークと同じ運用モデルをGPUにも適用できます。
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概要
GPU monitoringとは何ですか？
GPU monitoringとは、プロフェッショナル環境におけるGPUの状態、利用率、メモリ、温度、消費電力、エラーを継続的に監視することです。AI、HPC、推論、モデル学習インフラに適用されます。ゲーミング、オーバークロック、グラフィックチューニング用ツールとは異なります。
Pandora FMSプラグインはどのGPUに対応していますか？
このプラグインはNVIDIA GPUに対応しています。nvidia-smiをデータソースとして使用し、ホストにNVIDIAドライバーがインストールされている必要があります。現在のバージョンではAMDおよびIntelには対応していません。
互換性
オンプレミス環境とクラウド環境で動作しますか？
はい。このプラグインは、GPUを搭載したホスト上でローカルエージェントとして動作します。Linuxは検証済み（amd64 / arm64）で、Windowsは最終検証中です。オンプレミスサーバー、ハイブリッド環境、OSからGPUを認識できるクラウドインスタンスで使用できます。リモートアクセスや追加のネットワーク設定は不要です。
どのメトリクスを監視しますか？
このプラグインは、GPU利用率と状態、使用済み/空きメモリ、温度、消費電力と電力上限、該当する場合のECCエラー、GPUモデル、ドライバーバージョン、CUDAバージョンなどの技術データをカバーします。プラグインの技術ドキュメントはMarketplaceで公開予定です。
違い
GPU監視におけるnvidia-smiとPandora FMSの違いは何ですか？
nvidia-smiはスポット確認に便利なコマンドラインユーティリティです。Pandora FMSはnvidia-smiをデータソースとして使用し、そのメトリクスを履歴、アラート、ダッシュボード、レポート、インフラ全体との相関を備えたプラットフォームに統合します。
このプラグインはAIモデルやMLOpsメトリクスを監視しますか？
いいえ。このプラグインはGPUインフラ、つまりハードウェア、パフォーマンス、メモリ、温度、消費電力を監視します。AIモデル、プロンプト、ドリフト検出、MLOpsメトリクスは監視しません。
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NVIDIA GPU監視をIT運用に統合し、孤立したメトリクスをアラート、履歴、ダッシュボード、運用レポートへ変換します。
