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Linux, CPU, GPU 및 PyTorch 학습 메트릭을 내보내고 필요할 때 트레이스를 수집하는 경량 텔레메트리 데몬입니다.

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16시간 전

어떤 프로젝트인가요?

Dynolog는 CPU와 GPU가 혼합된 시스템을 위한 모니터링 데몬으로, 상시 성능 모니터링과 심층 프로파일링을 모두 지원합니다. 데몬에 원격 프로시저 호출을 보내 프로파일링 모드를 활성화할 수 있으며, 단일 `dyno` 명령줄 도구로 로컬 또는 원격 호스트의 데몬과 통신합니다.

CPU, 네트워크 및 IO 사용량을 아우르는 커널 메트릭과 Intel 및 AMD CPU의 Linux perf_event 하드웨어 PMU 카운터, DCGM을 통한 NVIDIA GPU 메트릭을 수집합니다. 메트릭은 표준 출력, OTLP 엔드포인트 또는 플러그인 방식의 Logger 클래스를 통한 Meta 내부 ODS 및 Scuba 시스템에 기록할 수 있습니다.

PyTorch 워크로드에서는 PyTorch Profiler(v1.13.0 이상)와 연동해 여러 GPU에서 필요할 때 트레이스를 수집할 수 있으며, Slurm이 관리하는 분산 학습 작업에서 트레이스 수집을 조율하는 기능도 제공합니다. Linux만 지원하며 RPM 및 Debian 패키지와 소스 빌드를 제공합니다.

핵심 기능

  • 01Linux에서 커널, CPU 및 PMU 메트릭을 상시 수집합니다.
  • 02dyno CLI를 통해 원격으로 PyTorch Profiler 트레이스를 수집할 수 있습니다.
  • 03DCGM 2.x 및 3.x를 통해 NVIDIA GPU를 모니터링합니다.
  • 04OpenTelemetry 호환 백엔드로 OTLP 메트릭을 내보냅니다.
  • 05ODS, Scuba, OTLP 또는 stdout을 지원하는 플러그인 방식의 로거를 제공합니다.

활용 사례

  • 여러 GPU를 사용하는 대규모 분산 PyTorch 학습 작업에서 느린 반복 구간을 추적합니다.
  • 프로덕션 환경의 Linux 서버에서 CPU, 네트워크 및 IO 상태를 모니터링합니다.
  • NVIDIA 데이터센터 호스트의 GPU 메트릭을 기존 옵저버빌리티 스택으로 수집합니다.

빠른 시작

  1. 1

    릴리스 페이지에서 배포판에 맞는 릴리스 패키지를 다운로드합니다

  2. 2

    Ubuntu 또는 Debian에 Debian 패키지를 설치합니다

    sudo dpkg -i dynolog_0.2.1-0-amd64.deb
  3. 3

    systemd로 dynolog 서비스를 시작합니다

    sudo systemctl start dynolog
  4. 4

    dyno CLI로 데몬이 실행 중인지 확인합니다

    dyno status

사용 전 알아둘 점

  • Linux만 지원하며, Linux 이외의 플랫폼은 지원하지 않습니다.
  • GPU 모니터링은 NVIDIA GPU에서만 작동하며 DCGM을 별도로 설치해야 합니다.
  • GPU 트레이스 수집에는 PyTorch v1.13.0 또는 호환 버전이 필요합니다.

포함된 컬렉션

GPU로 AI를 학습하고 실행하는 도구OpenTelemetry 및 옵저버빌리티 플랫폼

토픽

#performance-monitoring#profiling#gpu#pytorch#observability#linux#telemetry

자주 묻는 질문

dynolog은(는) 무엇인가요?
Linux, CPU, GPU 및 PyTorch 학습 메트릭을 내보내고 필요할 때 트레이스를 수집하는 경량 텔레메트리 데몬입니다. Dynolog는 CPU와 GPU가 혼합된 시스템을 위한 모니터링 데몬으로, 상시 성능 모니터링과 심층 프로파일링을 모두 지원합니다. 데몬에 원격 프로시저 호출을 보내 프로파일링 모드를 활성화할 수 있으며, 단일 `dyno` 명령줄 도구로 로컬 또는 원격 호스트의 데몬과 통신합니다.
dynolog은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
dynolog은(는) MIT 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
dynolog은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
활발히 유지보수 중. dynolog의 마지막 커밋은 2026년 11월 6일입니다.
dynolog은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
여러 GPU를 사용하는 대규모 분산 PyTorch 학습 작업에서 느린 반복 구간을 추적합니다. 프로덕션 환경의 Linux 서버에서 CPU, 네트워크 및 IO 상태를 모니터링합니다. NVIDIA 데이터센터 호스트의 GPU 메트릭을 기존 옵저버빌리티 스택으로 수집합니다.
dynolog는 어떻게 설치하나요?
릴리스 페이지에서 배포판에 맞는 릴리스 패키지를 다운로드합니다 Ubuntu 또는 Debian에 Debian 패키지를 설치합니다: sudo dpkg -i dynolog_0.2.1-0-amd64.deb systemd로 dynolog 서비스를 시작합니다: sudo systemctl start dynolog dyno CLI로 데몬이 실행 중인지 확인합니다: dyno status
dynolog은(는) 어디서 받을 수 있나요?
소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/facebookincubator/dynolog

요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.

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