摘要：元脑服务器操作系统KOS通过创新架构设计，突破传统算力观测局限，实现GPU与CPU异构计算资源的全链路可视化追踪。该系统采用智能调度算法构建算力资源池，可精准捕获AI训练场景中张量运算的微秒级波动，为开发者提供从芯片指令集到应用层的立体化性能诊断图谱。
元脑服务器操作系统KOS通过创新架构设计，突破传统算力观测局限，实现GPU与CPU异构计算资源的全链路可视化追踪。该系统采用智能调度算法构建算力资源池，可精准捕获AI训练场景中张量运算的微秒级波动，为开发者提供从芯片指令集到应用层的立体化性能诊断图谱。
日前，元脑服务器操作系统KeyarchOS（简称KOS）推出了零侵入、高灵活、低开销的AI系统分析工具，实现GPU与CPU的融合观测、统一分析，增强了系统的可观测性与智能化水平，为用户提供更加高效的数据分析与故障预测工具，从而实现系统的整体优化，让AI应用更加高效。
AI系统性能分析迈向集成化：GPU与CPU融合观测手段亟需完善
目前，异构计算成为AI计算的主流架构，硬件多样性（CPU+GPU+DPU）提升了系统观测的复杂度，而GPU与CPU的融合观测将异构系统转化为“透明可计算的统一体”，打破了“设备孤岛”，通过跨设备、全栈式的数据关联与分析，实现异构计算的高效协同与透明化管理。
以AI推理场景为例，显示GPU利用率低，但无法确定是CPU数据供给不足、PCIe带宽受限，还是内核调度延迟所致。通过GPU与CPU融合观测同步采集CPU线程调度、GPU Kernel执行时间、PCIe传输延迟，发现根因是CPU预处理线程被OS抢占，从而高效、精准定位性能瓶颈。
为了更加准确高效掌握系统运行状态，GPU与CPU融合观测成为大势所趋，但是要实现融合观测，还需要解决如下几个挑战：
■ 观测数据割裂：CPU和GPU计算类型不兼容，硬件指标截然不同，CPU为基于多级流水线、乱序执行的通用计算，观测指标如IPC、缓存命中率，GPU为SIMT（单指令多线程）架构，关注SM利用率、Warp调度效率，两者缺乏统一的性能指标体系，导致观测结果无法对齐。CPU和GPU时钟源不一致，CPU依赖系统时钟（如x86的TSC），可能受频率缩放影响。GPU采用独立时钟域，与CPU存在微秒级漂移，导致跨设备事件排序错误，如误判GPU Kernel等待CPU数据的时间。
■ 工具碎片化：系统分析工具存在厂商锁定，缺乏统一标准，各GPU厂商提供独立的性能分析工具（如Nsight System、vTune、Radeon GPU Profiler），指标口径和采集方式不统一，CPU厂商的性能监控单元编程接口各异，运维人员需在多个工具间切换（如Perf、Nsight System、PyTorch Profiler等），操作便捷性差。
■ 占用系统开销：现有工具存在资源占用率过高问题，监测过程本身可能影响大语言模型推理性能。如GPU的性能计数器读取可能中断计算流水线（CUPTI工具采集精细的性能指标时需要动态插桩或异步回调操作，有可能导致kernel短暂暂停，影响推理性能），而CPU采样（如Perf）也可能引发上下文切换，两者同时观测时，干扰可能叠加。
KOS打造高效AI系统分析工具，实现GPU与CPU融合观测与统一分析
针对以上问题，基于龙蜥一站式操作系统运维平台SysOM，KOS构建了AI系统分析工具，实现跨硬件的融合观测和统一分析，提供了更全面的系统性能视图，帮助运维人员深入理解GPU和CPU之间的交互和资源分配情况，精准捕捉任务切换与资源利用率变化，从而提升性能调优效率。
GPU与CPU融合观测火焰图
该工具对AI作业运行过程中的算子、调度与内核函数等信息进行采集与综合分析，实现了零侵入、高灵活且低开销的AI作业观测，为AI系统的性能监控与优化提供了强有力的支持。
首先，AI系统分析工具将GPU核函数与CPU进程调用栈进行匹配和融合，全面呈现了各项与系统性能相关指标，包括GPU、CPU、内存、网络流量等，还涵盖了模型训练与推理相关监控，如吞吐量、并发度、时延分布、缓存命中率、重计算次数等，以及OOM、请求处理超时、CUDA API调用失败、序列中断等异常事件。
其次，在通用性方面，工具可以全面观测业界主流CPU、GPU产品，具备高灵活、广兼容的特点，支持多种数据采集模式及动态采样技术，能够适应不同场景需求。工具提供用户友好型界面，通过直观的布局与交互式引导，降低了运维人员的使用成本，其强大的数据可视化能力则将复杂运行状态转化为清晰图表，助力运维人员快速定位问题。
第三，针对性能观测带来的开销损耗问题，工具采用零侵入性设计，确保在不修改代码、不干扰业务运行的前提下实现全面监控，极大降低了部署成本和资源开销。
作为AI基础设施领域的重要突破，元脑服务器操作系统已成功支撑多个千卡级智算集群的稳定运行。其独创的资源熵值评估模型，可动态优化显存与内存的协同分配策略，使混合精度训练任务效率提升达47%，为大规模AI模型部署提供可靠的底层观测保障。
来源：鲁中晨报
