导读：GPU服务器稳定运行离不开监控。只看服务器是否开机远远不够，还要关注GPU、任务、存储和系统日志。
GPU指标是核心 #
需要关注GPU利用率、显存占用、温度、功耗、风扇状态和错误日志。长时间温度异常或利用率异常，可能意味着散热、驱动或任务配置存在问题。
任务指标帮助判断资源浪费 #
多用户环境中，常见问题是有人占用GPU但任务没有有效运行。通过进程、容器、用户和任务记录，可以更快定位资源占用来源。
磁盘和网络同样重要 #
磁盘满、IO拥堵或网络中断都会影响AI任务。训练日志、模型检查点和临时数据应纳入监控和清理策略。
告警要能落到处理动作 #
告警太多会被忽略，告警太少又发现不了问题。建议根据温度、磁盘、任务失败和设备异常设置可执行的告警规则。
配置沟通时建议准备哪些信息 #
为了更快形成可落地方案，建议提前准备应用软件、模型或算法类型、数据规模、用户数量、预算范围、现场供电散热条件、是否需要上架部署、是否需要远程访问和后续扩容计划。信息越具体，GPU服务器配置越容易贴近真实业务。
相关产品与服务 #
网昱智算可在GPU服务器和AI平台交付中提供基础监控与运维建议，降低长期使用风险。
相关关键词：GPU服务器监控、AI服务器告警、GPU运维
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