k8s 调度 NVIDIA GPU 安装部署

Kubernetes 支持GPU设备调度配置部署

介绍

Kubernetes支持GPU设备调度，需要做如下工作：

• k8s node 安装 nvidia 驱动
• k8s node 安装 nvidia-docker2
• k8s 安装 NVIDIA/k8s-device-plugin
• 为节点打 label
• 安装 NVIDIA/dcgm-exporter：用来为Prometheus获取监控信息

如上动作，可通过 NVIDIA/gpu-operator 实现，下面是手动部署过程

nvidia-container-toolkit 介绍

nvidia-container-toolkit 主要作用是将 NVIDIA GPU 设备挂载到容器中

NVIDIA Container Toolkit组成：

• The nvidia-docker wrapper
  • nvidia-docker 通过环境变量指定 docker 容器需要使用节点上哪些 GPU（即 nvidia-docker2）
• The NVIDIA Container Runtime (nvidia-container-runtime)
  • nvidia-container-runtime 将容器 runC spec 作为输入，然后将 nvidia-container-toolkit 脚本作为一个 prestart hook 注入到 runC spec 中，将修改后的 runC spec 交给 runC 处理
• The NVIDIA Container Runtime Hook (nvidia-container-toolkit / nvidia-container-runtime-hook)
  • nvidia-container-toolkit 实现了 runC prestart hook 接口的脚本（在runC创建容器后，启动前调用，主要作用是修改与容器相关联的 config.json，注入一些在容器中使用 NVIDIA GPU 设备所需要的信息）
• The NVIDIA Container Library and CLI (libnvidia-container, nvidia-container-cli)
  • libnvidia-container 实现在容器当中支持使用GPU设备的 lib 库
  • nvidia-container-cli CLI 工具

针对 docker、containerd 和 lxc 图参考

安装

nvidia驱动

下载地址：https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn

nvidia-container-toolkit 安装

distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo apt-key add -
curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/$distribution/libnvidia-container.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/libnvidia-container.list

sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit

修改 /etc/docker/daemon.json

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

• 重启

sudo systemctl restart docker

安装 nvidia-docker2

• 配置源

curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt-get update

• 安装nvidia-docker2软件包

sudo apt-get install nvidia-docker2
sudo pkill -SIGHUP dockerd

• 配置 /etc/docker/daemon.json 中是否包括："default-runtime": "nvidia"
• 重启 Docker

sudo systemctl restart docker

docker version

为节点打 label

AMD GPU 可安装 node-labeller 为 GPU 节点打 gpu 相关的标签，如：beta.amd.com/gpu.family.AI=1

安装 NVIDIA/k8s-device-plugin

在 kubernetes 集群安装 nvidia-device-plugin-daemonset

$ kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/k8s-device-plugin/v0.13.0/nvidia-device-plugin.yml

验证

$ cat <<EOF | kubectl apply -f -
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: gpu-pod
spec:
  restartPolicy: Never
  containers:
    - name: cuda-container
      image: nvcr.io/nvidia/k8s/cuda-sample:vectoradd-cuda10.2
      resources:
        limits:
          nvidia.com/gpu: 1 # requesting 1 GPU
  tolerations:
  - key: nvidia.com/gpu
    operator: Exists
    effect: NoSchedule
EOF

安装 NVIDIA/dcgm-exporter

参考

kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/dcgm-exporter/master/dcgm-exporter.yaml