如何优雅的让 Kubernetes 集群使用 GPU 节点

如何让你的 Kubernetes 集群使用 GPU 节点

CUDA 驱动程序

如果您还没有这样做，请确保您已在 GPU 节点上安装了 NVIDIA CUDA 驱动程序。CUDA是来自 nvidia 的并行计算平台。

https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html

成功安装后，nvidia-smi终端中的命令应该会提供与此类似的输出。在这个节点上，我有两个 GPU。请注意，CUDA 工具包的更新版本比我这里的可用。

用于 Docker 的 NVIDIA 容器工具包

下一步是为 docker 安装 nvidia 容器工具包。根据您拥有的操作系统版本，说明可能略有不同。如果有疑问，您可以随时查看NVIDIA 文档。

https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/kubernetes/dcgme2e.html#install-nvidia-container-toolkit-previously-nvidia-docker2

$ distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
$ curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.repo |  sudo tee /etc/yum.repos.d/nvidia-docker.repo
$ yum update
$ yum install -y nvidia-docker2

我们需要将 docker 的默认容器运行时更改为 nvidia。我们可以通过编辑文件/etc/docker/daemon.jsonfile 并更改default-runtime.

{ 
    "default-runtime": "nvidia", 
     "runtimes": { 
        "nvidia": { 
            "path": "/usr/bin/nvidia-container-runtime", 
            "runtimeArgs": [] 
        } 
    } 
}

是时候重新启动 docker以使更改生效。

$ systemctl daemon-reload
$ systemctl restart docker

现在我们可以通过运行 nvidia 提供的简单镜像来测试我们的 docker 环境。

$ docker run --rm -it nvcr.io/nvidia/cuda:10.2-base nvidia-smi

您应该会看到与此类似的输出。如上所述，您当然可以将来自 nvidia的 docker 镜像与更高版本的  cuda 工具包一起使用。

用于 Kubernetes 的 NVIDIA 设备插件

我们验证了 docker 环境已成功配置为支持 GPU加速容器。我们只需再迈出一步，我们也将为 Kubernetes 设置做好准备。让我们安装 NVIDIA 设备插件，以便我们的 Kubernetes 集群可以使用 GPU。最简单的方法是使用helm安装这个插件。如果没有 helm，安装也很简单。转到您的主节点并执行以下应安装 helm 的命令。

$ curl -fsSL -o get_helm.sh https://raw.githubusercontent.com/helm/helm/master/scripts/get-helm-3 \
   && chmod 700 get_helm.sh \
   && ./get_helm.sh

您将看到 helm 已安装。

Downloading https://get.helm.sh/helm-v3.6.3-linux-amd64.tar.gz
Verifying checksum... Done.
Preparing to install helm into /usr/local/bin
helm installed into /usr/local/bin/helm

我们将 nvidia设备插件添加到helm存储库。

$ helm repo add nvdp https://nvidia.github.io/k8s-device-plugin \
   && helm repo update
  

现在让我们安装插件。

$ helm install --generate-name nvdp/nvidia-device-plugin

您可以通过检查kube-system命名空间中的 pod来验证已安装的插件。

$ kubectl get pods -n kube-system|grep -i nvidia
nvidia-device-plugin-daemonset-tl268                      1/1     Running   3          4h
nvidia-device-plugin-daemonset-v2dn8                      1/1     Running   8          4h

测试一下

让我们测试我们的 Kubernetes 设置。为此，让我们创建一个 yaml 部署文件，例如，gpudemo-vectoradd.yaml包含以下内容。我们正在使用运行 GPU 的 nvidia cuda 示例容器。

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: gpu-demo-vectoradd
spec:
  restartPolicy: OnFailure
  containers:
  - name: cuda-vector-add
    image: "nvidia/samples:vectoradd-cuda10.2"
    resources:
      limits:
         nvidia.com/gpu: 1

部署我们的 yaml文件。

$ kubectl apply -f gpudemo-vectoradd.yaml

检查Pod。

$ kubectl get pods |grep gpu
gpu-demo-vectoradd               0/1     Completed   0          13s

检查日志。它应该是这样的。

$ kubectl logs gpu-demo-vectoradd
[Vector addition of 50000 elements]
Copy input data from the host memory to the CUDA device
CUDA kernel launch with 196 blocks of 256 threads
Copy output data from the CUDA device to the host memory
Test PASSED
Done

我们验证了Kubernetes集群设置为运行GPU加速容器!在下一篇文章中，让我们看看如何暴露和监控这些GPU指标。

参考资料