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    Lösungen · GPU- & AI-Infrastruktur

    GPU-Infrastruktur-Monitoring für AI-Rechenzentren

    Für Plattform- und Infrastrukturteams, die GPU-Cluster betreiben, kann ein einzelnes überhitztes Chassis oder ein ausfallendes Netzteil einen verteilten Trainingsjob zum Stillstand bringen und Stunden teurer Rechenleistung verschwenden. GPU-Infrastruktur-Monitoring erfasst den Zustand der Beschleuniger, die Chassis-Thermik, die Stromintegrität und Speicherfehler auf der Hardware-Ebene, sodass Knotenausfälle als Hardware-Ereignisse erkannt werden – und nicht als rätselhaft fehlende Knoten.

    Sensaka DCOS erfasst diese Telemetrie agentenlos über den BMC, unabhängig vom Betriebssystem, herstellerübergreifend bei Servern und GPU-Chassis. SmartBSM verknüpft anschließend jeden Knoten mit den Jobs und Services, die davon abhängen, sodass Teams nach Auswirkung reagieren – nicht nach rohem Alarm.

    Das Problem

    Warum AI-Cluster Knoten ohne klare Ursache verlieren

    Orchestrierungs- und Observability-Tools sehen das Symptom – einen ausgefallenen Knoten –, aber selten die physische Ursache. In dichten GPU-Umgebungen liegt die Ursache meist unterhalb des Betriebssystems: Hitze, Strom, Speicher oder ein Link-Fehler.

    GPUs fallen mitten im Training aus, und die Orchestrierungsebene meldet nur einen fehlenden Knoten, nicht die Hardware-Ursache.
    Betriebssystem- und agentenbasierte Tools verstummen genau dann, wenn ein Knoten überhitzt, den Strom verliert oder sich aufhängt.
    Thermische und Stromfehler in dichten Chassis treten sporadisch auf und lassen sich im Nachhinein nur schwer reproduzieren.
    Multi-Vendor-Beschleuniger und -Server bringen jeweils ihre eigene Konsole mit, sodass keine einheitliche Zustandsübersicht entsteht.
    Ein einzelner ausfallender Knoten kann einen gesamten verteilten Job zum Stillstand bringen und die Kosten einer langsamen Erkennung vervielfachen.
    Abdeckung

    Was GPU-Infrastruktur-Monitoring abdecken sollte

    Zustand von GPUs und Beschleunigern

    GPU-Temperatur, ECC-Speicherfehler, Auslastung, Throttling und Status auf Board-Ebene bei NVIDIA und anderen Beschleunigern – ausgelesen aus dem Chassis statt über einen fehleranfälligen In-OS-Agent.

    Chassis-Thermik und Luftstrom

    Zuluft- und Ablufttemperatur, Lüftergeschwindigkeit und Lüfterausfall sowie Hotspot-Erkennung für dichte GPU-Chassis, in denen ein einzelner Luftstromfehler einen ganzen Trainingslauf drosseln kann.

    Strom- und PSU-Integrität

    Last pro PSU, Redundanzstatus, Power Capping und Degradation der Stromversorgung. GPU-Knoten ziehen Strom schnell und in großen Mengen, weshalb Instabilität der Stromversorgung eine Hauptursache für stille Knotenausfälle ist.

    Compute- und Speicherfehler

    Korrigierbare und nicht korrigierbare DIMM-Fehler, CPU-Status, RAID- und NVMe-Zustand sowie PCIe-/NVLink-Fehler, die sich weiter oben als rätselhafte Job-Fehler zeigen.

    Fabric- und Knoten-Erreichbarkeit

    Erreichbarkeit des Management-Netzwerks und BMC-Liveness, damit ein Knoten, der aus dem Cluster gefallen ist, als Hardware-Ereignis erkannt wird – nicht nur als Scheduling-Lücke.

    Auswirkungen auf Services und Jobs

    Welche Trainingsjobs, Inferenz-Services oder Mandanten von den betroffenen Knoten abhängen, damit ein Alarm mit Geschäfts- und Workload-Auswirkungen verknüpft ist – nicht nur mit einer Geräte-ID.

    Wie Sensaka das abdeckt

    Vom GPU-Chassis zum Business Service

    DCOS übernimmt die physische Ebene. Es liest GPU- und Chassis-Telemetrie agentenlos über BMC-Schnittstellen wie Redfish, IPMI, iDRAC, iLO und iBMC aus, sodass die Transparenz auch einen Betriebssystemabsturz, ein Thermoereignis oder einen Stromfehler übersteht. Da es herstellerneutral ist, melden gemischte GPU-Server in eine einzige Zustandsübersicht statt jeweils in eine separate Konsole.

    iDCOS vereint diese Hardware-Telemetrie mit logischen und operativen Daten im gesamten Bestand, und SmartBSM ergänzt AIOps und Service-Abhängigkeits-Mapping. Das Ergebnis verknüpft einen ausfallenden Knoten oder ein ausfallendes Chassis mit den Trainingsjobs, Inferenz-Services und Mandanten, die darauf laufen.

    Für AI-Infrastruktur ist die gängige Kombination DCOS plus SmartBSM: tiefe Hardware-Transparenz auf Chassis-Ebene, ergänzt um Geschäfts- und Workload-Auswirkungen.

    Agentenlose, betriebssystemunabhängige Telemetrie
    Herstellerübergreifende Abdeckung von GPUs und Servern
    Knotenfehler verknüpft mit Job- und Service-Auswirkungen
    FAQ

    GPU-Infrastruktur-Monitoring: Fragen und Antworten

    GPU-Infrastruktur-Monitoring ist die fortlaufende Erfassung des Hardwarezustands von GPU-Servern, einschließlich GPU-Temperatur und ECC-Fehlern, Chassis-Thermik und Luftstrom, Strom- und PSU-Integrität, Speicher- und PCIe-/NVLink-Fehlern sowie Knoten-Erreichbarkeit. Für AI-Cluster sollte es diese Hardware-Signale zusätzlich mit den Trainingsjobs und Services verknüpfen, die von den betroffenen Knoten abhängen.

    Agentenbasierte Tools sind auf ein funktionierendes Betriebssystem angewiesen. Überhitzt ein GPU-Knoten, verliert er ein Netzteil oder hängt er sich auf, stoppt der Agent die Meldungen genau in dem Moment, in dem Sie Daten brauchen. Out-of-Band-Monitoring über den BMC erfasst Hardware-Telemetrie weiterhin unabhängig vom Betriebssystem, sodass auch vorübergehende Strom- und Thermofehler erfasst werden.

    Ja. Sensaka DCOS erfasst Hardware-Telemetrie agentenlos über BMC-Schnittstellen wie Redfish, IPMI, iDRAC, iLO und iBMC – herstellerübergreifend bei Servern und GPU-Chassis – und liefert so eine einheitliche Zustandsübersicht statt einer separaten Konsole pro Hersteller.

    DCOS erfasst die Hardware-Ebene, und SmartBSM erweitert die iDCOS-Plattform um Service- und Abhängigkeits-Mapping. Gemeinsam verknüpfen sie einen ausfallenden Knoten oder ein ausfallendes Chassis mit den Jobs, Services oder Mandanten, die darauf laufen, sodass Teams nach Auswirkung priorisieren können, statt rohe Gerätealarme zu triagieren.

    DCOS bietet das agentenlose Out-of-Band-Hardware-Monitoring für GPU-Server und -Chassis. iDCOS vereint dies mit logischen und operativen Daten, und SmartBSM ergänzt AIOps und Business-Service-Mapping. Für AI-Infrastruktur ist die gängige Kombination DCOS plus SmartBSM.
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    Hardwarefehler erkennen, bevor sie einen Trainingslauf ausbremsen

    Erfahren Sie, wie DCOS und SmartBSM den Zustand von GPU-Chassis überwachen und Fehler auf Knotenebene mit Workload- und Business-Service-Auswirkungen verknüpfen.