可观测性的哲学
在现代系统架构中，“可观测性（Observability）”已不仅仅是一个工程实践，是一种关于“理解世界”的哲学姿态, 还是一种帮助架构演变的认知工具。从柏拉图的“洞穴寓言”出发，我们可以构建起一条从被动接受投影，到主动建立模型、最终走向系统优化的认知演化路径。
一、洞穴之影：数据 ≠ 真相
在柏拉图的洞穴寓言中，囚徒被锁链禁锢，只能看到墙上的影子，那是外部火光下真实事物的倒影。囚徒所能认知的世界，是投影的世界。这正如传统日志系统、堆栈跟踪、单点指标所呈现的：它们不是系统本身的真实状态，只是状态在某一层面上的投影，是被采样、压缩、过滤过的衍生物。我们看似在“监控系统”，实则在盯着系统投下的影子发问。
真正的挑战是：你如何从影子中重建出物体？
在 GPU 系统中，Warp 级调度、共享内存冲突、PCIe 传输瓶颈等都隐藏在大量原始数据背后。性能计数器、PMU、API/eBPF trace 等手段，并不能直接揭示真相，而是提供了一套需要“解释”的符号投影。
因此，GPU 可观测性的起点，必须是对这些“符号”构建因果解释机制。
二、系统之眼：从投影到建模
真正的可观测系统，必须具备“解释力”。它不仅告诉你“发生了什么”，更重要的是：“为什么会这样？” 这意味着，我们需要从被动接收日志，转向主动建立“因果图谱”。在 GPU 架构下，这一过程表现为：
- 指标是状态的切面：如 SM 活跃度、L2 读写延迟、Replay 次数
- Trace 是时间的展开：通过 CUPTI Trace 构建 kernel 调度时序图
- Event 是行为的断点：如 kernel crash、warp stall、mem overflow
可观测性系统必须能够将这些片段结构化信息整合，形成支持“GPU 事件推理与异常定位”的全链路图谱。这一建模机制，使得架构师能发现新型热点瓶颈、优化资源分配策略，甚至重新定义调度策略。
三、系统自省：从感知到进化闭环
从“观测”走向“理解”之后，GPU 系统的下一个飞跃是：是否能自我判断、自我优化？
一个具备通过跨硬件、微架构和软件层级的数据融合与解释的可观测系统，可以通过深入揭示GPU系统运行中性能指标与异常事件之间的因果关系，帮助开发者和自动化工具精准定位性能瓶颈和问题根源，避免盲目调优带来的资源浪费。同时系统以透明且易理解的方式展现优化建议和决策过程，增强信任度，实现“观察—理解—调整—优化”的持续进化循环.
2025.6.28 上海