1. 安装必要的软件和插件：
需要在阿里云ECS实例上创建GPU计算型实例，并安装GPU驱动程序。
接着，安装阿里云的云监控插件（版本需为1.2.28或更高），以便采集GPU的监控数据。
2. 查看GPU监控数据：
登录阿里云云监控控制台，选择目标主机实例，点击监控图表，然后选择“GPU监控”页签，即可查看与GPU相关的监控图表。
监控项包括解码器和编码器使用率、GPU温度、使用率、显存空闲量、显存使用率、GPU功率等。
3. 设置报警规则：
用户可以设置报警规则，当监控项达到预设条件时，系统会自动发送报警通知，帮助用户及时了解GPU的运行状态。
报警规则可以在云监控控制台中配置，支持按单台服务器、应用分组或全部资源三个角度进行设置。
4. 使用自定义监控功能：
如果需要更灵活的监控方式，可以利用阿里云云监控的自定义监控功能。通过API或SDK将GPU数据上报至云监控控制台，并设置报警规则。
可以使用Python脚本调用SDK接口实现数据上报，或者使用NVIDIA Management Library (NVML)采集GPU数据。
5. 其他工具和方法：
使用阿里云Prometheus监控页面查看GPU的各项指标。
使用“集谛”引擎对GPU加速异构计算场景进行资源监控，提供GPU利用率、显存利用率和PCI-E数据传输带宽等指标。
通过以上方法，用户可以全面监控阿里云GPU的性能，及时发现并解决潜在问题，从而优化资源利用率和提高计算效率。
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