# Dcgm Exporter > NVIDIA DCGM Exporter para metricas de GPU en nodos de inferencia ML del pipeline KYC - Skill: `davidcastagnetoa/dcgm-exporter` (Agent Skill, multi-file: 2 files) - Install (CLI): `npx skillmds@latest add davidcastagnetoa/dcgm-exporter` - Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/davidcastagnetoa/dcgm-exporter/raw - Safety review: pending - Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex - Category: DevOps & Infra - Author: davidcastagnetoa (https://skillmd.com/u/davidcastagnetoa) - Updated: 2026-09-17 - Page: https://skillmd.com/skills/davidcastagnetoa/dcgm-exporter --- # dcgm_exporter NVIDIA Data Center GPU Manager (DCGM) Exporter para recopilar metricas detalladas de GPU de los nodos de inferencia del pipeline KYC. Monitorea utilizacion de GPU, memoria VRAM, temperatura, consumo energetico y errores ECC en las tarjetas que ejecutan los modelos de reconocimiento facial (ArcFace/InsightFace), deteccion de vida y analisis antifraude. ## When to use Usa esta skill cuando necesites monitorear el estado y rendimiento de las GPUs que ejecutan inferencia ML en el pipeline de verificacion KYC. Pertenece al **observability_agent** y se aplica cuando hay que diagnosticar cuellos de botella en GPU, planificar escalado de nodos de inferencia o detectar degradacion de hardware en las tarjetas graficas. ## Instructions 1. Desplegar DCGM Exporter como DaemonSet en los nodos con GPU del cluster: ```yaml # k8s/dcgm-exporter-daemonset.yml apiVersion: apps/v1 kind: DaemonSet metadata: name: dcgm-exporter namespace: monitoring spec: selector: matchLabels: app: dcgm-exporter template: metadata: labels: app: dcgm-exporter spec: nodeSelector: nvidia.com/gpu.present: "true" containers: - name: dcgm-exporter image: nvcr.io/nvidia/k8s/dcgm-exporter:3.3.8-3.6.0-ubuntu22.04 ports: - containerPort: 9400 name: metrics securityContext: runAsNonRoot: false capabilities: add: ["SYS_ADMIN"] volumeMounts: - name: dcgm-counters mountPath: /etc/dcgm-exporter/customized.csv subPath: customized.csv volumes: - name: dcgm-counters configMap: name: dcgm-custom-counters ``` 2. Definir contadores personalizados relevantes para la carga de inferencia KYC: ```csv # customized.csv DCGM_FI_DEV_GPU_UTIL, gauge, GPU utilization DCGM_FI_DEV_MEM_COPY_UTIL, gauge, Memory utilization DCGM_FI_DEV_FB_FREE, gauge, Free framebuffer memory (MB) DCGM_FI_DEV_FB_USED, gauge, Used framebuffer memory (MB) DCGM_FI_DEV_GPU_TEMP, gauge, GPU temperature (C) DCGM_FI_DEV_POWER_USAGE, gauge, Power usage (W) DCGM_FI_DEV_ECC_SBE_VOL_TOTAL, counter, Single-bit ECC errors DCGM_FI_DEV_ECC_DBE_VOL_TOTAL, counter, Double-bit ECC errors DCGM_FI_DEV_SM_CLOCK, gauge, SM clock frequency (MHz) DCGM_FI_DEV_PCIE_TX_THROUGHPUT, counter, PCIe TX throughput DCGM_FI_DEV_PCIE_RX_THROUGHPUT, counter, PCIe RX throughput DCGM_FI_PROF_GR_ENGINE_ACTIVE, gauge, Graphics engine active ratio ``` 3. Configurar el scrape de Prometheus para los endpoints de DCGM Exporter: ```yaml scrape_configs: - job_name: 'dcgm-exporter' scrape_interval: 15s kubernetes_sd_configs: - role: pod relabel_configs: - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_label_app] regex: dcgm-exporter action: keep - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_node_name] target_label: node ``` 4. Crear alertas para condiciones criticas de GPU en los nodos de inferencia: ```yaml groups: - name: gpu-health rules: - alert: GPUHighTemperature expr: DCGM_FI_DEV_GPU_TEMP > 85 for: 2m labels: severity: critical annotations: summary: "GPU {{ $labels.gpu }} en nodo {{ $labels.node }} a {{ $value }}C" - alert: GPUMemoryExhausted expr: DCGM_FI_DEV_FB_FREE < 512 for: 1m labels: severity: critical annotations: summary: "GPU {{ $labels.gpu }} con menos de 512MB VRAM libre" - alert: GPUECCErrors expr: rate(DCGM_FI_DEV_ECC_DBE_VOL_TOTAL[5m]) > 0 for: 1m labels: severity: critical annotations: summary: "Errores ECC double-bit detectados en GPU {{ $labels.gpu }}" ``` 5. Definir alertas de rendimiento para detectar degradacion de la inferencia: ```yaml - alert: GPUUtilizationLow expr: DCGM_FI_DEV_GPU_UTIL < 10 and on(node) kube_node_status_condition{condition="Ready",status="true"} == 1 for: 10m labels: severity: warning annotations: summary: "GPU infrautilizada en {{ $labels.node }}, considerar consolidar carga" - alert: GPUUtilizationSaturated expr: DCGM_FI_DEV_GPU_UTIL > 95 for: 5m labels: severity: warning annotations: summary: "GPU saturada en {{ $labels.node }}, posible cuello de botella en inferencia" ``` 6. Crear un dashboard de Grafana especifico para los nodos de inferencia KYC: ```json { "panels": [ { "title": "GPU Utilization por Nodo", "targets": [{"expr": "DCGM_FI_DEV_GPU_UTIL", "legendFormat": "{{ node }}/{{ gpu }}"}] }, { "title": "VRAM Usada vs Disponible", "targets": [ {"expr": "DCGM_FI_DEV_FB_USED", "legendFormat": "Usada {{ gpu }}"}, {"expr": "DCGM_FI_DEV_FB_FREE", "legendFormat": "Libre {{ gpu }}"} ] }, { "title": "Correlacion GPU vs Latencia KYC", "targets": [ {"expr": "DCGM_FI_DEV_GPU_UTIL"}, {"expr": "histogram_quantile(0.95, rate(kyc_verification_duration_seconds_bucket{stage='face_match'}[5m]))"} ] } ] } ``` 7. Verificar que el NVIDIA device plugin y los drivers estan correctamente instalados: ```bash kubectl get nodes -o json | jq '.items[].status.allocatable["nvidia.com/gpu"]' dcgmi discovery -l ``` ## Notes - Los modelos ArcFace e InsightFace requieren VRAM significativa; la alerta de GPUMemoryExhausted debe ajustarse segun el tamano de los modelos cargados y el batch size de inferencia configurado. - Los errores ECC double-bit son criticos e indican degradacion del hardware de la GPU; cuando se detecten, se debe drenar el nodo y reemplazar la tarjeta para evitar resultados de inferencia corruptos en las comparaciones faciales. - El throughput de PCIe es relevante para detectar cuellos de botella en la transferencia de imagenes entre CPU y GPU, especialmente cuando se procesan multiples sesiones de verificacion en paralelo.