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在 GPU 节点上配置硬件加速器

随着业务数据的增加，尤其是在人工智能和数据分析等场景中，您可能希望在自建业务集群中利用 GPU 功能来加速数据处理。除了为集群节点准备 GPU 资源外，还需进行 GPU 配置。

本解决方案将集群中具有GPU计算能力的节点称为 GPU 节点。

注意：除非另有说明，操作步骤适用于两种类型的节点。有关驱动程序安装相关问题，请参考 NVIDIA 官方安装文档。

目录

前提条件

在操作节点上已准备好 GPU 资源，该节点属于本节提到的 GPU 节点。

安装 GPU 驱动

注意：如果 GPU 节点使用 NVIDIA MPS 插件，请确保该节点的 GPU 架构为 Volta 或更新版本（Volta/Turing/Ampere/Hopper 等），且驱动程序支持 CUDA 版本 11.5 或更高版本。

获取驱动下载地址

  1. 登录到 GPU 节点，并运行命令 lspci |grep -i NVIDIA 检查该节点的 GPU 型号。

    在以下示例中，GPU 型号为 Tesla T4。

    lspci | grep NVIDIA 00:08.0 3D controller: NVIDIA Corporation TU104GL [Tesla T4] (rev a1)

  2. 访问 NVIDIA 官方网站 获取驱动下载链接。

    1. 点击首页顶部导航栏中的 Drivers。

    2. 根据 GPU 节点型号填写下载驱动所需的信息。

    3. 点击 Search。

    4. 点击 Download。

    5. 右键点击 Download > Copy Link Address 复制驱动的下载链接。

  3. 在 GPU 节点上执行以下命令，创建 /home/gpu 目录，并将驱动文件下载并保存到该目录。

    # 创建 /home/gpu 目录 mkdir -p /home/gpu cd /home/gpu/ # 将驱动文件下载到 /home/gpu 目录，示例：wget https://cn.download.nvidia.com/tesla/515.65.01/NVIDIA-Linux-x86_64-515.65.01.run wget <驱动下载地址> # 验证驱动文件是否成功下载，如果返回驱动文件名（例如：NVIDIA-Linux-x86_64-515.65.01.run）则表示下载成功 ls <驱动文件名>

安装驱动

  1. 在 GPU 节点上执行以下命令，以安装与当前操作系统对应的 gcc 和 kernel-devel 包。

    sudo yum install dkms gcc kernel-devel-$(uname -r) -y

  2. 执行以下命令以安装 GPU 驱动。

    chmod a+x /home/gpu/<驱动文件名> /home/gpu/<驱动文件名> --dkms

  3. 安装完成后，执行 nvidia-smi 命令。如果返回类似以下示例的 GPU 信息，则表示驱动安装成功。

    # nvidia-smi Tue Sep 13 01:31:33 2022 +-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 515.65.01 Driver Version: 515.65.01 CUDA Version: 11.7 | +-------------------------------+-----------------------+---------------------+ | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | | | | MIG M. | |===============================+======================+======================| | 0 Tesla T4 Off | 00000000:00:08.0 Off | 0 | | N/A 55C P0 28W / 70W | 2MiB / 15360MiB | 5% Default | | | | N/A | +-------------------------------+-----------------------+---------------------+ +-----------------------------------------------------------------------------+ | Processes: | | GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory | | ID ID Usage | |=============================================================================| | No running processes found | +-----------------------------------------------------------------------------+

安装 NVIDIA 容器运行时

  1. 在 GPU 节点 上添加 NVIDIA yum 仓库。

    distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/$distribution/libnvidia-container.repo | sudo tee /etc/yum.repos.d/nvidia-container-toolkit.repo
yum makecache -y

    当提示 "Metadata cache created." 出现时，表示添加成功。

  2. 安装 NVIDIA 容器运行时。

    yum install nvidia-container-toolkit -y

    当提示 Complete! 出现时，表示安装成功。

  3. 配置默认运行时。
    将以下配置添加到文件中。

    • Containerd: 修改 /etc/containerd/config.toml 文件。

      [plugins] [plugins."io.containerd.grpc.v1.cri"] [plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".containerd] ... default_runtime_name = "nvidia" ... [plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".containerd.runtimes] ... [plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".containerd.runtimes.runc] runtime_type = "io.containerd.runc.v2" runtime_engine = "" runtime_root = "" privileged_without_host_devices = false base_runtime_spec = "" [plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".containerd.runtimes.runc.options] SystemdCgroup = true [plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".containerd.runtimes.nvidia] privileged_without_host_devices = false runtime_engine = "" runtime_root = "" runtime_type = "io.containerd.runc.v1" [plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".containerd.runtimes.nvidia.options] BinaryName = "/usr/bin/nvidia-container-runtime" SystemdCgroup = true ...

    • Docker: 修改 /etc/docker/daemon.json 文件。

      { ... "default-runtime": "nvidia", "runtimes": { "nvidia": { "path": "/usr/bin/nvidia-container-runtime" } }, ... }

  4. 重启 Containerd / Docker。

    • Containerd

      systemctl restart containerd #重启 crictl info |grep Runtime #检查

    • Docker

      systemctl restart docker #重启 docker info |grep Runtime #检查

物理 GPU 配置

在 GPU 业务集群上部署物理 GPU 插件

在 GPU 集群的管理界面上执行以下操作：

  1. 在目录左侧栏中，选择 "集群插件" 子栏，单击部署 "ACP GPU 设备插件" 并打开 "pGPU" 选项；

  2. 在 "节点" 选项卡中，选择需要部署物理 GPU 的节点，然后单击 "标签和污点管理器"，添加 "设备标签" 并选择 "pGPU"，然后单击 OK；

  3. 在 "Pods" 选项卡中，检查与 nvidia-device-plugin-ds 对应的容器组运行状态，查看是否有异常，并确保它在指定节点上运行。

NVIDIA MPS 配置（驱动支持 CUDA 版本必须 >= 11.5）

在 GPU 业务集群上部署 NVIDIA MPS 插件

在 GPU 集群的管理界面上执行以下操作：

  1. 在目录左侧栏中，选择 "集群插件" 子栏，单击部署 "ACP GPU 设备插件" 并打开 "MPS" 选项；

  2. 在 "节点" 选项卡中，选择需要部署物理 GPU 的节点，然后单击 "标签和污点管理器"，添加 "设备标签" 并选择 "MPS"，然后单击 OK；

  3. 在 "Pods" 选项卡中，检查与 nvidia-mps-device-plugin-daemonset 对应的容器组运行状态，查看是否有异常，并确保它在指定节点上运行。

配置 kube-scheduler（kubernetes >= 1.23）

  1. 在 业务集群控制节点 上，检查调度程序是否正确引用调度策略。

    cat /etc/kubernetes/manifests/kube-scheduler.yaml

    检查是否有 –config 选项，并且值为 /etc/kubernetes/scheduler-config.yaml，如下

    apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  creationTimestamp: null
  labels:
    component: kube-scheduler
    tier: control-plane
  name: kube-scheduler
  namespace: kube-system
spec:
  containers:
  - command:
    - kube-scheduler
    - --config=/etc/kubernetes/scheduler-config.yaml

注意：上述参数和配置为平台的默认配置。如果您已修改它们，请改回默认值。可以将原始自定义配置复制到调度策略文件中。

  1. 检查调度策略文件的配置。

    1. 执行命令： kubectl describe service kubernetes -n default |grep Endpoints。

      期望效果 Endpoints: 192.168.130.240:6443

    2. 将所有 Master 节点上/etc/kubernetes/scheduler-config.yaml文件的内容替换为以下内容，其中${kube-apiserver}应该替换为第一步的输出。

      apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1beta2 kind: KubeSchedulerConfiguration clientConnection: kubeconfig: /etc/kubernetes/scheduler.conf extenders: - enableHTTPS: true filterVerb: predicates managedResources: - ignoredByScheduler: false name: nvidia.com/mps-core nodeCacheCapable: false urlPrefix: https://${kube-apiserver}/api/v1/namespaces/kube-system/services/nvidia-mps-scheduler-plugin/proxy/scheduler tlsConfig: insecure: false certFile: /etc/kubernetes/pki/apiserver-kubelet-client.crt keyFile: /etc/kubernetes/pki/apiserver-kubelet-client.key caFile: /etc/kubernetes/pki/ca.crt

      如果 schedule-config.yaml文件中已存在 extenders，则将 yaml 附加到末尾

      - enableHTTPS: true filterVerb: predicates managedResources: - ignoredByScheduler: false name: nvidia.com/mps-core nodeCacheCapable: false urlPrefix: https://${kube-apiserver}/api/v1/namespaces/kube-system/services/nvidia-mps-scheduler-plugin/proxy/scheduler tlsConfig: insecure: false certFile: /etc/kubernetes/pki/apiserver-kubelet-client.crt keyFile: /etc/kubernetes/pki/apiserver-kubelet-client.key caFile: /etc/kubernetes/pki/ca.crt

  2. 运行以下命令以获取容器 ID：

    • Containerd：执行 crictl ps |grep kube-scheduler，输出如下，第一列为容器 ID。

      1d113ccf1c1a9 03c72176d0f15 2 seconds ago Running kube-scheduler 3 ecd054bbdd465 kube-scheduler-192.168.176.47

    • Docker：运行 docker ps |grep kube-scheduler，输出如下，第一列为容器 ID。

      30528a45a118 d8a9fef7349c "kube-scheduler --au..." 37 minutes ago Up 37 minutes k8s_kube-scheduler_kube-scheduler-192.168.130.240_kube-system_3e9f7007b38f4deb6ffd1c7587621009_28

  3. 使用上一步获得的容器 ID 重启 Containerd/Docker 容器。

    • Containerd

      crictl stop <容器 ID>

  4. 重启 Kubelet。

    systemctl restart kubelet

GPU 管理器配置

配置 kube-scheduler（kubernetes >= 1.23）

  1. 在 业务集群控制节点 上，检查调度程序是否正确引用调度策略。

    cat /etc/kubernetes/manifests/kube-scheduler.yaml

    检查是否有 –config 选项，并且值为 /etc/kubernetes/scheduler-config.yaml，如下所示

    apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  creationTimestamp: null
  labels:
    component: kube-scheduler
    tier: control-plane
  name: kube-scheduler
  namespace: kube-system
spec:
  containers:
  - command:
    - kube-scheduler
    - --config=/etc/kubernetes/scheduler-config.yaml

注意：上述参数和配置为平台的默认配置。如果您已修改它们，请改回默认值。可以将原始自定义配置复制到调度策略文件中。

  1. 检查调度策略文件的配置。

    1. 执行命令： kubectl describe service kubernetes -n default |grep Endpoints。

      期望效果 Endpoints: 192.168.130.240:6443

    2. 将所有 Master 节点上/etc/kubernetes/scheduler-config.yaml文件的内容替换为以下内容，其中${kube-apiserver}应该替换为第一步的输出。

      apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1beta2 kind: KubeSchedulerConfiguration clientConnection: kubeconfig: /etc/kubernetes/scheduler.conf extenders: - enableHTTPS: true filterVerb: predicates managedResources: - ignoredByScheduler: false name: tencent.com/vcuda-core nodeCacheCapable: false urlPrefix: https://${kube-apiserver}/api/v1/namespaces/kube-system/services/gpu-quota-admission/proxy/scheduler tlsConfig: insecure: false certFile: /etc/kubernetes/pki/apiserver-kubelet-client.crt keyFile: /etc/kubernetes/pki/apiserver-kubelet-client.key caFile: /etc/kubernetes/pki/ca.crt

  2. 运行以下命令以获取容器 ID：

    • Containerd：执行 crictl ps |grep kube-scheduler，输出如下，第一列为容器 ID。

      1d113ccf1c1a9 03c72176d0f15 2 seconds ago Running kube-scheduler 3 ecd054bbdd465 kube-scheduler-192.168.176.47

    • Docker：运行 docker ps |grep kube-scheduler，输出如下，第一列为容器 ID。

      30528a45a118 d8a9fef7349c "kube-scheduler --au..." 37 minutes ago Up 37 minutes k8s_kube-scheduler_kube-scheduler-192.168.130.240_kube-system_3e9f7007b38f4deb6ffd1c7587621009_28

  3. 使用上一步获得的容器 ID 重启 Containerd/Docker 容器。

    • Containerd

      crictl stop <容器 ID>

  4. 重启 Kubelet。

    systemctl restart kubelet

在 GPU 业务集群上部署 GPU 管理器插件

在 GPU 集群的管理界面上执行以下操作：

  1. 在目录左侧栏中，选择 "集群插件" 子栏，单击部署 "ACP GPU 设备插件" 并打开 "GPU-管理器" 选项；

  2. 在 "节点" 选项卡中，选择需要部署物理 GPU 的节点，然后单击 "标签和污点管理器"，添加 "设备标签" 并选择 "vGPU"，然后单击 OK；

  3. 在 "Pods" 选项卡中，检查与 gpu-manager-daemonset 对应的容器组运行状态，查看是否有异常，并确保它在指定节点上运行。

结果验证

方法 1：在业务集群的控制节点上运行以下命令检查 GPU 节点上是否有可用的 GPU 资源：

kubectl get node ${nodeName} -o=jsonpath='{.status.allocatable}'

方法 2：在平台上通过指定所需的 GPU 资源量来部署 GPU 应用程序。部署后，进入 Pod 并执行以下命令：

# nvidia-smi Tue Sep 13 01:31:33 2022 +-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 515.65.01 Driver Version: 515.65.01 CUDA Version: 11.7 | +-------------------------------+-----------------------+---------------------+ | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | | | | MIG M. | |===============================+======================+======================| | 0 Tesla T4 Off | 00000000:00:08.0 Off | 0 | | N/A 55C P0 28W / 70W | 2MiB / 15360MiB | 5% Default | | | | N/A | +-------------------------------+-----------------------+---------------------+ +-----------------------------------------------------------------------------+ | Processes: | | GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory | | ID ID Usage | |=============================================================================| | No running processes found | +-----------------------------------------------------------------------------+

检查是否正确检索到 GPU 信息。

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