背景

大型互联网企业中，都有大量的AI应用，需要进行算法建模去驱动业务发展，其中肯定会用到深度学习，而深度学习就需要大量的计算资源GPU因为计算速度快成为了必选项，刚开始的时候可以直接在GPU机器上去进行算法训练，当AI模型多了之后这种方式带来很大的问题一个是模型训练效率低下，另外一个就是GPU资源利用率低，通常GPU是比较贵的，在降本增效的大背景下有必要有个统一的平台进行管理，目前大型企业构建基于GPU的深度学习训练平台基本上都是采用的K8S去管理调度GPU任务，这块就涉及到GPU驱动安装、GPU节点初始化、GPU节点纳管到K8S集群，本文就从GPU节点驱动安装开始讲述下如何支持K8S调度GPU。

K8S支持GPU调度实践

这块主要内容包含GPU节点初始化，GPU节点上docker gpu插件安装配置，最终的结果是把GPU节点纳入到K8S集群当中，成为k8S中一个计算节点，具体安装K8S计算节点纳管到K8S集群不在此处概述，不了解的可以查看之前写的一片文章： juejin.cn/post/708448…

显卡驱动安装

通常云厂商购买的GPU机器，需要自己安装相应版本的GPU驱动，我们先登陆机器产看下显卡的型号：这里用一台普通T4机器为例：

lspci | grep -i nvidia

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

对应显卡的驱动下载，推荐去nvidia官网去下载：官方驱动选择

wget https://cn.download.nvidia.com/tesla/450.80.02/NVIDIA-Linux-x86_64-450.80.02.run

驱动安装，直接sh运行相应的脚本：

sh  https://cn.download.nvidia.cNVIDIA-Linux-x86_64-450.80.02.run

Would you like to register the kernel module sources with DKMS? This will allow DKMS to automatically build a new module, if you install a different kernel later.

WARNING: nvidia-installer was forced to guess the X library path '/usr/lib64' and X module path '/usr/lib64/xorg/modules'; these paths were not queryable from the system.  If X fails to find the NVIDIA X
 driver module, please install the `pkg-config` utility and the X.Org SDK/development package for your distribution and reinstall the driver.

查看是否安装成功

nvidia-smi

当nvidia-smi能够正常运行，代表GPU驱动安装成功

补充系统信息：

 $gcc --version

gcc (GCC) 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-44)

 $uname -r

3.10.0-1160.62.1.el7.x86_64

K8S GPU节点操作

NVIDIA GPU 设备插件部署

官方的 NVIDIA GPU 设备插件有以下要求:

Kubernetes 的节点必须预先安装了 NVIDIA 驱动
Kubernetes 的节点必须预先安装 nvidia-docker 2.0

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Docker 的默认运行时必须设置为 nvidia-container-runtime，而不是 runc
NVIDIA 驱动版本 ~= 384.81

 安装nvidia-docker2.0工具
 
# 1、set yum安装仓库

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

# 2 、安装nvidia-docker2软件包并重新加载Docker守护程序配置：

sudo yum install -y nvidia-docker2
sudo pkill -SIGHUP dockerd

 3、重启下docker
 sudo systemctl restart docker

# 4 查看docker nvidia-container-runtime运行时配置
$ cat /etc/docker/daemon.json
{
    "default-runtime": "nvidia",
    "runtimes": {
        "nvidia": {
            "path": "/usr/bin/nvidia-container-runtime",
            "runtimeArgs": []
        }
    }
}


# 注意因为安装nvidia-docker2覆盖了docker配置，需要重新加入，这里面预知了相关docker镜像仓库源，能够加快镜像的拉取

sudo tee /etc/docker/daemon.json <<EOF

{
"default-runtime": "nvidia",
"registry-mirrors": [ "https://1nj0zren.mirror.aliyuncs.com", "https://docker.mirrors.ustc.edu.cn", "http://f1361db2.m.daocloud.io", "https://registry.docker-cn.com"],
 "log-driver": "json-file",
   "log-opts": {
    "max-size": "100m"
  },
  "storage-driver": "overlay2",
  "storage-opts": [
    "overlay2.override_kernel_check=true"
  ],
    "runtimes": {
        "nvidia": {
            "path": "/usr/bin/nvidia-container-runtime",
            "runtimeArgs": []
        }
    }
}
EOF

集群已经启动满足上述要求的话，接着部署 NVIDIA 设备插件：

kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/k8s-device-plugin/1.0.0-beta4/nvidia-device-plugin.yml

测试验证docker能正常挂载使用GPU

docker run --runtime=nvidia --rm nvidia/cuda nvidia-smi

生产上K8S 多GPU类型管理

生产上GPU节点类型很多，许多计算对GPU的需求不一，有的需要V100、有的需要P40、有的普通的T4就可以了，有的还需要多几多卡，因此需要对其进行统一管理，资源隔离，K8S提供了节点打标的方式对Node进行标记，可以通过这种方式进行简单的处理：

#可以通过配置节点标签去调度GPU，比如为你的节点加上它们所拥有的加速器类型的标签

kubectl label nodes <node-with-k80> accelerator=t4
kubectl label nodes <node-with-p100> accelerator=nvidia-tesla-p100

K8S调度GPU任务运行测试

目的：主要测试tensorflow能够使用gpu 而且需要测试k8s可以调度到gpu节点上进行使用

创建一个测试 pod

yaml文件如下：

在Master节点上创建~/tf-pod.yaml文件，内容如下：
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: tf-pod
spec:
  containers:
    - name: tf-container
      image: tensorflow/tensorflow:latest-gpu
      command: [ "/bin/sh" ]
      args: [ "-c", "while true; do echo hello; sleep 100;done" ]
      resources:
        limits:
          nvidia.com/gpu: 1 # requesting 1 GPUs

部署到k8s上：

#在k8smaster节点执行
kubectl apply -f gpu.yaml

参看pod状态

[root@aly-001 house]# kubectl get pods
NAME                                   READY   STATUS    RESTARTS   AGE
tf-pod                                 1/1     Running   0          13m

进入pod内部

kubectl exec tf-pod -it -- bash

执行nvida-smi

运行tf程序

import tensorflow as tf
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')))

执行结果

测试总结

pod通过resource使用gpu资源K8S调度器可以根据pod的选择调度到有对应资源的节点上，同时在容器中能够正常的挂载gpu设备。

其它实践

GPU虚拟化

通常K8S调度GPU最小调度单位是1卡，这样有些对GPU利用率不高而又独占GPU任务，gpu利用率不高， K8S管理GPU多了之后，为了加强GPU的使用率，可以通过GPU虚拟化的能力，能够把一卡拆成多卡进行调度，K8S 请求resouce可以零点几卡进行调度。

深度学习kubeflow等框架的部署

通常企业使用深度学习建模会使用tensorflow、pytorch、cafe、还会有深度学习多机多卡训练的需求，采用horovod之类的进行深度学习训练，自己去实现非常困难，好在开源社区有了一些方案，可以通过部署kubeflow借助其提供的能力去进行深度学习任务提交，kubeflow采用k8s operator 、crd等方案为tensorflow、pytorch、tensorflow分布式进行了支持，可以部署kubeflow然后进行深度学习建模。

训练推理加速

通常一线互联网QPS比较高，模型加载、GPU推理等都有需求，这块接触不多，不做过多的叙述。

参考文档

mp.weixin.qq.com/s/NU8Cj6DL8… www.kubernetes.org.cn/7486.html 官方指南：kubernetes.io/docs/tasks/… github.com/NVIDIA/k8s-… NVIDIA device plugin问题解决方案聚集地：github.com/NVIDIA/k8s-… 阿里云GPU实例指南 StartInstance - API参考| 阿里云华为云服务生命周期管理 docs.nvidia.com/datacenter/… Repository configuration www.tensorflow.org/guide/gpu zhuanlan.zhihu.com/p/159139809 gitlab.com/nvidia/cont…

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K8S中支持GPU任务调度到GPU节点的生产实践

背景

K8S支持GPU调度实践

显卡驱动安装

K8S GPU节点操作

NVIDIA GPU 设备插件部署

测试验证docker能正常挂载使用GPU

生产上K8S 多GPU类型管理

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