GPU 集群资源利用率过高？从异常 ECS 实例排查到清理全实操

在公有云GPU集群运维工作中，资源利用率畸高是高频且影响深远的痛点问题。GPU作为高算力、高成本核心资源，若被无业务关联的异常实例长期占用，不仅会造成算力浪费、推高运营成本，还会挤压正常业务的资源调度通道，甚至引发集群高水位运行风险。本文结合实际运维场景——某公有云GPU集群使用率骤升至93.56%的紧急优化案例，从问题识别、精准排查、前置风控、规范清理到长效防控，完整拆解异常ECS实例引发资源过高的全流程实操方案。方案全程剥离专有云依赖，适配阿里云、腾讯云、华为云、AWS、Azure等主流公有云平台，所有步骤均可直接落地复用，为运维人员提供“能上手、有价值”的GPU集群资源优化指南。

一、问题触发：异常高利用率的现状与核心影响

GPU集群的资源异常往往隐蔽性较强，若仅依赖常规监控告警，易错过最佳处置时机。本次问题源于日常精细化巡检：通过公有云平台原生监控工具（阿里云云监控、AWS CloudWatch等）核查时，发现某AI业务配套GPU集群的整体资源使用率从日常45%左右，短时间内骤升至93.56%，远超70%的预设告警阈值。更关键的是，该高利用率状态持续2小时无任何回落趋势，集群资源水位逼近饱和，平台已触发“算力资源紧张二级告警”，提示低优先级资源申请将被驳回，高优先级业务也面临调度延迟风险。

此次高利用率并非业务峰值、扩容等合理场景导致，属于典型的异常资源占用引发的“虚高”，对运维工作和业务开展造成多重实质性影响，需紧急处置：

其一，业务推进受阻。正常AI模型训练、深度学习推理等业务的GPU资源申请出现明显排队延迟，平均等待时间从10秒增至5分钟以上；研发测试场景的低优先级资源申请直接被平台驳回，导致算法迭代、模型优化工作停滞，间接影响业务上线进度。其二，资源成本浪费严重。公有云GPU资源单价远高于普通计算资源，93.56%的高利用率中，约60%的算力被无实际业务价值的异常实例占用，经测算，仅月度无效资源成本就增加30%以上，大幅拉低资源投入产出比。其三，集群运维风险攀升。高水位运行的GPU集群，各节点GPU、CPU负载持续处于高位，核心硬件长期满负荷运转，若此时出现节点硬件故障、公有云平台临时维护，极易引发连锁反应，甚至导致集群级业务中断。其四，监控数据失真干扰决策。异常资源的持续占用，导致集群资源使用率数据失去参考价值，无法准确判断业务真实算力需求，可能引发“过度扩容增加成本”或“扩容不足无法承载峰值”的决策偏差。

为避免盲目排查，我们首先开展常规诱因排除工作，快速锁定核心方向：对接业务侧确认无突发峰值、批量任务、业务扩容；通过控制台核查集群节点硬件状态，无显卡离线、CPU故障、存储异常等问题，同时校验调度策略，无配置错误、规则冲突；联系公有云技术支持，排除平台维护、接口故障、监控数据采集异常等因素。经多维度验证，所有常规诱因均被排除，最终锁定核心排查方向——集群中存在未正常释放、持续占用资源的异常ECS实例。

二、问题定位：从宏观溯源到微观核查的全流程方法

异常ECS实例的定位核心的是“层层拆解、交叉验证”，避免单一维度判断导致的误判。借助公有云平台通用工具，按“宏观资源溯源-微观实例核查-业务关联验证”三步推进，确保问题根因清晰可溯，为后续清理操作提供精准依据。

2.1 宏观资源溯源：锁定资源占用核心来源

此环节核心是从整体资源占用情况，快速缩小排查范围，避免逐一核查实例的低效操作。通过公有云监控控制台、资源统计API、标签管理工具，开展多维度拆解：

按资源维度拆分：分别查看GPU、CPU、内存的占用率分布及关联趋势，发现GPU资源使用率率先飙升，CPU、内存占用偏高为GPU实例连带影响，确认排查重点聚焦GPU资源；按账号维度筛选：将集群内ECS实例按所属账号分类，统计各账号GPU资源占用占比，发现某研发测试专用账号的资源占用占比达89%，远超其他业务账号，成为资源占用核心；按实例状态分类：对该测试账号下实例按运行状态（运行中、已停止、pending、异常）统计，发现95%的实例处于pending状态，且自创建以来无任何资源释放行为，持续占用GPU算力，初步锁定该类实例为问题核心。

2.2 微观实例核查：确认异常属性与无效性

针对溯源锁定的pending状态实例，需通过多维度细节核查，确认其异常属性，彻底排除正常运行实例被误判的可能，这是后续安全清理的关键前提：

生命周期核查：通过实例详情页查看创建时间、创建人及操作日志，确认该类实例均为测试人员临时创建，用于集群兼容性验证、功能测试，无明确业务规划，且未配置自动释放规则、生命周期策略，属于“创建后无人管控”的临时资源；同时发现实例创建后因初始化异常，长期停滞在pending状态，未完成“创建-初始化-运行”流程，公有云平台无法自动识别并释放该类异常实例。

运行行为核查：查看实例系统日志、进程监控数据，无任何系统启动、进程运行、网络连接记录，说明实例未完成正常初始化，无实际运行行为；核查资源使用详情，GPU、CPU虽持续占用，但无任何算力输出、数据交互，属于典型的“空占资源无实际用途”的僵尸实例。

存储与网络核查：关联实例云盘、对象存储资源，确认云盘容量为0，无任何业务数据、测试数据留存，无数据写入、读取记录；查看弹性公网IP、私有网络配置及流量监控，无任何网络流量进出，未与业务服务器、数据库、负载均衡等组件建立连接，无任何服务依赖。

2.3 业务关联验证：夯实安全清理基础

即使实例确认异常，也需最终验证与正式业务的关联性，避免清理误影响业务。通过“账号归属-命名规则-资源标签-业务台账”四维度交叉验证：账号归属上，该账号为研发测试专用，不归属任何正式业务线，无业务人员日常维护；命名规则上，实例命名为测试临时标识（含测试场景、日期），无正式业务的命名规范（如业务线、项目名称）；资源标签上，无任何业务标签、项目标签、负责人标签，与正式业务实例“标签完整可追溯”的管理要求不符；业务台账上，核对公有云资源管理台账、业务备案表，该类实例无任何备案记录，无创建用途、使用期限的明确说明。同时通过操作日志溯源找到实例创建人，确认测试任务已终止，实例为遗留资源，无任何保留价值，完全满足安全清理条件。

最终根因总结：测试账号下的pending状态异常实例（僵尸实例），因初始化异常无法自动释放，且缺乏生命周期管控，持续占用GPU集群核心资源，导致集群利用率飙升至93.56%。

三、前置准备：零影响操作的核心风控措施

GPU集群作为核心算力载体，任何清理操作都需以“零平台影响、零业务影响”为前提。在正式执行清理前，需完成双维度零影响核查与应急回滚预案制定，从源头规避操作风险，避免“解决一个问题，引发多个问题”。

3.1 双维度零影响核查

平台侧核查：结合公有云官方文档、同场景历史操作经验，同时咨询平台技术支持，确认清理pending状态异常实例为原生标准操作，操作仅针对目标实例，不会影响集群底层节点、计算服务、存储服务、网络服务的正常运行；无论清理成功或失败，均不会触发节点重启、调度策略变更，不会影响其他正常实例的资源分配与业务运行；若操作中出现接口卡顿、实例状态无响应，终止操作后实例会保持原有状态，无残留问题，不会引发新的平台异常。

业务侧核查：开展二次交叉复核，进一步排除潜在风险：核查测试账号与业务账号的权限、网络隔离配置，确认无权限互通、资源共享、服务调用关系，账号间完全隔离；查看实例历史运行记录、数据交互日志，确认从未与正式业务系统产生关联；再次联动实例创建人、测试账号负责人、业务线接口人三方确认，清理无业务中断、数据丢失风险；最终核查所有关联存储资源，确认无任何数据留存，清理时同步释放关联云盘，无数据安全隐患。

3.2 应急回滚预案制定

针对清理过程中可能出现的突发情况（接口故障、误操作、集群异常等），制定可落地的应急方案，明确触发条件、处理流程、责任人，确保突发情况快速响应：

应急触发条件：清理中出现集群资源使用率波动超20%、节点离线/负载骤升、平台触发一级紧急告警、批量清理接口无响应超10分钟、发现误清理正常实例，立即终止操作并启动应急流程。

应急处理流程：立即终止当前清理操作→暂停所有批次实例释放→双人核查集群节点状态、资源趋势、告警信息→若为接口问题，立即联系公有云技术支持排查；若为误操作，通过平台实例恢复功能（如有）或台账记录快速恢复已清理实例；若为集群负载异常，暂停操作并观察资源趋势，待恢复正常后评估是否继续。

责任人与分工：指定1名GPU集群运维负责人为应急总统筹，2名运维人员分别负责操作终止、集群状态核查，1名人员对接公有云技术支持，确保指令高效执行；提前导出待清理实例完整清单（含ID、账号、配置、创建时间），保存至本地与云端备份，便于突发情况下溯源与恢复。

四、实操落地：异常实例的安全清理流程

清理操作需遵循“规范可控、实时监控、全程可追溯”原则，通过公有云原生工具分步执行，避免一次性批量操作引发的集群压力，确保清理过程安全、高效。

4.1 清理计划制定与运维备案

正式清理前，明确操作细节并完成内部运维备案，符合企业资源管理规范，确保操作可追溯、可管控：

核心操作信息：清理对象为该测试账号下所有pending状态异常ECS实例（共87台，以最终核对清单为准）；操作时间定在2026/1/21 18:00（业务低峰期，避开平台日常维护窗口），预计1小时完成；操作人为GPU集群运维负责人（具备实例释放最高权限），复核人为资源管理负责人，全程监督操作过程、核对结果；操作工具采用“控制台+API”组合，控制台用于可视化监控与单批次操作，API用于小批次快速清理，兼顾安全性与效率。

运维备案流程：整理《GPU集群异常ECS实例清理操作备案表》，包含清理计划、实例清单、零影响核查报告、应急预案，提交至运维管理部门审批，审批通过后方可执行操作，杜绝无备案操作。

4.2 清单复核与分批清理执行

清单复核是杜绝误清理的最后一道防线，需严格执行“一人梳理、两人核对、全程留痕”：从公有云控制台导出待清理实例清单，包含实例ID、所属账号、名称、资源配置、状态、创建时间、操作日志链接等关键信息，保存为Excel格式；操作人与复核人分别独立核对，逐一确认实例状态为pending、无业务标签、无运行日志、无数据存储，核对完成后签字确认；若发现清单内存在正常实例，立即剔除并重新核查，锁定最终清单后禁止修改。

清理执行采用“小批次、分时段、边清理边核查”方式，避免单次操作对集群造成瞬时压力：按每批次10台划分，共9批次（最后一批7台），批次间设置5分钟核查间隔；先执行第一批次试清理，通过控制台执行“释放实例”操作，勾选“释放关联云盘（无数据）”，确认后提交；每完成一批次，暂停操作开展核查：实例是否已释放、集群资源使用率是否平稳回落、节点状态与告警是否正常，无异常后再推进下一批次；若采用API清理，需通过脚本批量调用平台实例释放API，设置调用间隔（每台间隔2秒），避免API请求频率过高触发限流。同时安排专人记录操作日志，包括各批次开始/结束时间、清理数量、操作状态、集群情况，确保全程可追溯。

4.3 实时监控与多节点效果校验

清理过程中需双人值守监控，分工负责：一人跟踪实例状态、接口稳定性，确保清理操作正常推进；一人监控集群资源使用率、节点状态、平台告警，及时发现异常。清理完成后，分三个时间节点开展效果校验，确认问题彻底解决且无后遗症：

即时校验（1小时内）：核查所有待清理实例均已正常释放，无残留pending实例；GPU集群使用率从93.56%回落至45%左右的正常区间，且保持稳定；集群节点运行正常，无异常告警，正常业务资源申请与调度恢复顺畅。

短期校验（2小时内）：再次核查资源使用率，确认无反弹趋势；查看平台操作日志，无异常实例创建、资源占用行为；随机抽取10台正常业务实例，核查资源使用、网络连接、服务运行状态，确认无任何影响。

长效校验（24小时内）：查看集群24小时资源使用率趋势曲线，确认持续稳定在正常阈值；核查集群运行状态，无节点故障、调度异常等问题；联动业务侧确认，业务运行全程稳定，无任何因清理操作引发的异常，达成“零影响”清理目标。

五、长效防控：从单次治理到源头规避

运维工作的核心不仅是解决当下问题，更要通过闭环机制规避同类问题重复发生。结合本次问题根因，从实例管理、监控体系、账号管控、巡检机制四维度建立长效防控，实现GPU集群资源精细化管理。

规范实例生命周期管理：强制所有ECS实例（尤其是GPU实例）配置自动释放时间，测试实例不超过7天，临时验证实例不超过24小时，正式业务实例按需求配置并备案；统一实例命名与标签规范，要求创建时必须包含账号类型、业务线、用途等信息，添加必选标签（用途、负责人、使用期限），无规范命名、完整标签的实例禁止创建；完善实例创建备案与台账管理，正式实例创建前提交备案表，测试实例创建后24小时内录入台账，每月开展无主、过期实例专项清理，实现“账实相符”。

强化异常监控体系：新增多维度异常监控规则，对pending状态超24小时、无业务行为但高占用、无标签/不规范命名的实例设置分级告警，超24小时触发三级告警，超48小时触发二级告警，多渠道推送至运维群；优化告警处理流程，明确不同级别告警的处理时限、责任人，实现告警闭环管理；结合Prometheus、Grafana等开源工具，对接公有云API，实现资源使用率、实例状态、异常资源数量的可视化监控，提升异常发现效率。

优化账号权限与配额管控：按账号类型（正式业务、研发测试、临时验证）分级配置GPU资源配额，单个测试账号GPU实例数量不超过20台，集群资源占用占比不超过20%，避免过度占用；遵循“最小权限原则”，为各账号配置对应操作权限，测试账号无集群调度、策略修改权限，临时账号权限有效期不超过7天；每季度开展账号权限、配额复核，回收闲置账号、冗余权限与过高配额，降低风险。

建立常态化巡检机制：制定“每日例行巡检、每周专项排查、每月全面巡检”计划，每日核查集群资源使用率、节点状态、告警信息；每周重点排查异常实例、无标签实例；每月开展全量实例核查、台账核对、权限复核；所有巡检工作形成台账，记录问题、处理措施、结果，实现问题闭环管理，同时定期开展运维培训，强化规范操作意识。

六、总结

本次实操通过精准定位、规范清理，成功将GPU集群93.56%的超高使用率降至正常水平，实现零平台、零业务影响的优化目标，不仅解决了当下资源浪费问题，更通过长效机制为后续运维工作筑牢防线。核心经验在于：面对GPU集群高利用率问题，需先排除常规诱因，再通过多维度溯源精准定位异常资源；清理操作务必以“零影响”为前提，做好前置核查与应急准备，采用分批操作、实时监控的方式规避风险；问题解决后，需从源头建立防控机制，避免同类问题重复发生。

该方案完全适配公有云通用场景，无任何平台专属操作，可直接复用于各类GPU集群、高性能计算集群的资源优化，同时其核心思路可迁移至CPU集群、云存储、云数据库等各类云资源运维，助力运维人员实现资源精细化管理，提升算力资源利用率，为企业降本增效与业务稳定运行提供支撑。