调度 GPUs

Kubernetes 支持对节点上的 AMD 和 NVIDIA GPU （图形处理单元）进行管理，目前处于实验状态。

本页介绍用户如何在不同的 Kubernetes 版本中使用 GPU，以及当前存在的一些限制。

使用设备插件

Kubernetes 实现了设备插件（Device Plugins） 以允许 Pod 访问类似 GPU 这类特殊的硬件功能特性。

作为集群管理员，你要在节点上安装来自对应硬件厂商的 GPU 驱动程序，并运行 来自 GPU 厂商的对应的设备插件。

• AMD
• NVIDIA

当以上条件满足时，Kubernetes 将暴露 amd.com/gpu 或 nvidia.com/gpu 为 可调度的资源。

你可以通过请求 <vendor>.com/gpu 资源来使用 GPU 设备，就像你为 CPU 和内存所做的那样。 不过，使用 GPU 时，在如何指定资源需求这个方面还是有一些限制的：

• GPUs 只能设置在 limits 部分，这意味着：
  • 你可以指定 GPU 的 limits 而不指定其 requests，Kubernetes 将使用限制 值作为默认的请求值；
  • 你可以同时指定 limits 和 requests，不过这两个值必须相等。
  • 你不可以仅指定 requests 而不指定 limits。
• 容器（以及 Pod）之间是不共享 GPU 的。GPU 也不可以过量分配（Overcommitting）。
• 每个容器可以请求一个或者多个 GPU，但是用小数值来请求部分 GPU 是不允许的。

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: cuda-vector-add
spec:
  restartPolicy: OnFailure
  containers:
    - name: cuda-vector-add
      # https://github.com/kubernetes/kubernetes/blob/v1.7.11/test/images/nvidia-cuda/Dockerfile
      image: "k8s.gcr.io/cuda-vector-add:v0.1"
      resources:
        limits:
          nvidia.com/gpu: 1 # requesting 1 GPU

部署 AMD GPU 设备插件

官方的 AMD GPU 设备插件 有以下要求：

• Kubernetes 节点必须预先安装 AMD GPU 的 Linux 驱动。

如果你的集群已经启动并且满足上述要求的话，可以这样部署 AMD 设备插件：

kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/RadeonOpenCompute/k8s-device-plugin/r1.10/k8s-ds-amdgpu-dp.yaml

你可以到 RadeonOpenCompute/k8s-device-plugin 项目报告有关此设备插件的问题。

部署 NVIDIA GPU 设备插件

对于 NVIDIA GPUs，目前存在两种设备插件的实现：

官方的 NVIDIA GPU 设备插件

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
• 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

如果你的集群已经启动并且满足上述要求的话，可以这样部署 NVIDIA 设备插件：

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

请到 NVIDIA/k8s-device-plugin项目报告有关此设备插件的问题。

GCE 中使用的 NVIDIA GPU 设备插件

GCE 使用的 NVIDIA GPU 设备插件 并不要求使用 nvidia-docker，并且对于任何实现了 Kubernetes CRI 的容器运行时，都应该能够使用。这一实现已经在 Container-Optimized OS 上进行了测试，并且在 1.9 版本之后会有对于 Ubuntu 的实验性代码。

你可以使用下面的命令来安装 NVIDIA 驱动以及设备插件：

# 在 COntainer-Optimized OS 上安装 NVIDIA 驱动:
kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/container-engine-accelerators/stable/daemonset.yaml

# 在 Ubuntu 上安装 NVIDIA 驱动 (实验性质):
kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/container-engine-accelerators/stable/nvidia-driver-installer/ubuntu/daemonset.yaml

# 安装设备插件:
kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/kubernetes/release-1.12/cluster/addons/device-plugins/nvidia-gpu/daemonset.yaml

请到 GoogleCloudPlatform/container-engine-accelerators 报告有关此设备插件以及安装方法的问题。

关于如何在 GKE 上使用 NVIDIA GPUs，Google 也提供自己的指令。

集群内存在不同类型的 GPU

如果集群内部的不同节点上有不同类型的 NVIDIA GPU，那么你可以使用 节点标签和节点选择器 来将 pod 调度到合适的节点上。

例如：

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

自动节点标签

如果你在使用 AMD GPUs，你可以部署 Node Labeller， 它是一个 控制器， 会自动给节点打上 GPU 属性标签。目前支持的属性：

• 设备 ID (-device-id)
• VRAM 大小 (-vram)
• SIMD 数量(-simd-count)
• 计算单位数量(-cu-count)
• 固件和特性版本 (-firmware)
• GPU 系列，两个字母的首字母缩写(-family)
  • SI - Southern Islands
  • CI - Sea Islands
  • KV - Kaveri
  • VI - Volcanic Islands
  • CZ - Carrizo
  • AI - Arctic Islands
  • RV - Raven

示例:

kubectl describe node cluster-node-23

    Name:               cluster-node-23
    Roles:              <none>
    Labels:             beta.amd.com/gpu.cu-count.64=1
                        beta.amd.com/gpu.device-id.6860=1
                        beta.amd.com/gpu.family.AI=1
                        beta.amd.com/gpu.simd-count.256=1
                        beta.amd.com/gpu.vram.16G=1
                        beta.kubernetes.io/arch=amd64
                        beta.kubernetes.io/os=linux
                        kubernetes.io/hostname=cluster-node-23
    Annotations:        kubeadm.alpha.kubernetes.io/cri-socket: /var/run/dockershim.sock
                        node.alpha.kubernetes.io/ttl: 0
    ......

使用了 Node Labeller 的时候，你可以在 Pod 的规约中指定 GPU 的类型：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: cuda-vector-add
spec:
  restartPolicy: OnFailure
  containers:
    - name: cuda-vector-add
      # https://github.com/kubernetes/kubernetes/blob/v1.7.11/test/images/nvidia-cuda/Dockerfile
      image: "k8s.gcr.io/cuda-vector-add:v0.1"
      resources:
        limits:
          nvidia.com/gpu: 1
  nodeSelector:
    accelerator: nvidia-tesla-p100 # or nvidia-tesla-k80 etc.

这能够保证 Pod 能够被调度到你所指定类型的 GPU 的节点上去。