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K8S调用GPU资源配置指南

10月前 作者：思影影思 分类：Toy博客 阅读(37) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了K8S调用GPU资源配置指南。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

06-09 K8S调用GPU资源配置指南
时间 版本号 修改描述 修改人
2022年6月9日15:33:12 V0.1 新建K8S调用GPU资源配置指南，
编写了Nvidia驱动安装过程
2022年6月10日11:16:52 V0.2 添加K8S容器编排调用GPU撰写

简介

文档描述

 该文档用于描述使用Kubernetes调用GPU资源的配置过程。文档会较为详细的描述在配置过程中遇到的问题和解决方式，并且会详细描述每个步骤的验证结果，该文档对于Kubernetes的使用以及GPU资源的理解有一定的辅助意义。在行文时主要描述了TensorFlow框架调用GPU、也有Pytorch调用GPU支持的过程，文档适用于运维人员、开发人员。

配置目标描述

 配置过程的主要目标是实现通过yaml文件实现对于底层GPU资源的调度。为达到此目的，需要实现如下的目标：

  • 完成Nvidia GPU驱动程序的安装
  • 通过Tensorflow框架示例程序验证驱动程序安装成功，即验证Docker容器对于GPU资源的调用
  • 完成k8s-device-plugin的安装
  • 通过示例程序验证k8s-device-plugin启动成功，即验证k8s容器编排下对于GPU资源的调用

整体架构

 Docker 使用容器创建虚拟环境，以便将 TensorFlow 安装结果与系统的其余部分隔离开来。TensorFlow 程序在此虚拟环境中运行，该环境能够与其主机共享资源（访问目录、使用 GPU、连接到互联网等）。行文中，可以理解，nvidia-docker2的驱动安装在每个GPU节点上。而k8s-device-plugin为k8spod网络访问GPU的资源，这也是通过驱动nvidia-docker2实现的。

K8S调用GPU资源配置指南

环境简介

 当前环境，共两个服务器，每台服务器有8张卡，可以通过命令查看nvidia-smi查看型号NVIDIA A100-SXM4-40GB。具体如下

root@node33-a100:/mnt/nas# nvidia-smi 
Thu Jun  9 07:34:17 2022       
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 470.129.06   Driver Version: 470.129.06   CUDA Version: 11.4     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| 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  NVIDIA A100-SXM...  Off  | 00000000:07:00.0 Off |                    0 |
| N/A   28C    P0    59W / 400W |  31922MiB / 39538MiB |      0%      Default |
|                               |                      |             Disabled |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
|   1  NVIDIA A100-SXM...  Off  | 00000000:0A:00.0 Off |                    0 |
| N/A   24C    P0    58W / 400W |  32724MiB / 39538MiB |      0%      Default |
|                               |                      |             Disabled |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
|   2  NVIDIA A100-SXM...  Off  | 00000000:47:00.0 Off |                    0 |
| N/A   34C    P0   183W / 400W |  26509MiB / 39538MiB |     58%      Default |
|                               |                      |             Disabled |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
|   3  NVIDIA A100-SXM...  Off  | 00000000:4D:00.0 Off |                    0 |
| N/A   31C    P0    83W / 400W |  14036MiB / 39538MiB |     15%      Default |
|                               |                      |             Disabled |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
|   4  NVIDIA A100-SXM...  Off  | 00000000:87:00.0 Off |                    0 |
| N/A   29C    P0    75W / 400W |  24175MiB / 39538MiB |     26%      Default |
|                               |                      |             Disabled |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
|   5  NVIDIA A100-SXM...  Off  | 00000000:8D:00.0 Off |                    0 |
| N/A   25C    P0    60W / 400W |  31039MiB / 39538MiB |     31%      Default |
|                               |                      |             Disabled |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
|   6  NVIDIA A100-SXM...  Off  | 00000000:C7:00.0 Off |                    0 |
| N/A   24C    P0    58W / 400W |  31397MiB / 39538MiB |     11%      Default |
|                               |                      |             Disabled |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
|   7  NVIDIA A100-SXM...  Off  | 00000000:CA:00.0 Off |                    0 |
| N/A   28C    P0    61W / 400W |  26737MiB / 39538MiB |     20%      Default |
|                               |                      |             Disabled |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

 上述输出的各项指标可以参见下图：

K8S调用GPU资源配置指南

 nvidia-smi的用法可以参见Nvidia-smi简介及常用指令及其参数说明。

 两台Ubuntu组成了K8S集群。

root@node33-a100:/mnt/nas# kubectl get nodes
NAME          STATUS   ROLES    AGE   VERSION
node33-a100   Ready    master   15d   v1.18.2
node34-a100   Ready    <none>   15d   v1.18.2

NVIDIA 驱动架构

 K8S调用GPU资源配置指南

 

配置步骤

 为了使用系统支持多版本TensorFlow，使用Docker容器环境来隔离不同版本是非常简单高效的方式。首先我们在部署了k8s的两个节点上（当然已经安装了Docker运行环境）。根据docker版本，在TensorFlow官网上指引我们要安装Nvidia 驱动。

root@node33-a100:~/gpu# docker version
Client: Docker Engine - Community
 Version:           19.03.13
 API version:       1.40
 Go version:        go1.13.15
 Git commit:        4484c46d9d
 Built:             Wed Sep 16 17:02:36 2020
 OS/Arch:           linux/amd64
 Experimental:      false

Server: Docker Engine - Community
 Engine:
  Version:          19.03.13
  API version:      1.40 (minimum version 1.12)
  Go version:       go1.13.15
  Git commit:       4484c46d9d
  Built:            Wed Sep 16 17:01:06 2020
  OS/Arch:          linux/amd64
  Experimental:     false
 containerd:
  Version:          1.4.3
  GitCommit:        269548fa27e0089a8b8278fc4fc781d7f65a939b
 nvidia:
  Version:          1.0.0-rc92
  GitCommit:        ff819c7e9184c13b7c2607fe6c30ae19403a7aff
 docker-init:
  Version:          0.18.0
  GitCommit:        fec3683

 然后可以通过TensorFlow官网上的例子，来验证使用Docker容器TensorFlow访问GPU是否实现。

K8S调用GPU资源配置指南

TensorFlow调用GPU

Nvidia驱动安装

Nvidia驱动的安装是在所有GPU节点都安装。

 由于两个节点的操作系统为Ubuntu，因此我们可以参考Ubuntu环境安装Nvidia驱动的安装手册Installation Guide：

root@node33-a100:~/gpu# cat /etc/lsb-release 
DISTRIB_ID=Ubuntu
DISTRIB_RELEASE=18.04
DISTRIB_CODENAME=bionic
DISTRIB_DESCRIPTION="Ubuntu 18.04.6 LTS"

 安装稳定版本，设置包仓库和GPG key:

# distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \
      && curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \
      && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/$distribution/libnvidia-container.list | \
            sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \
            sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list

 更新包访问列表，并安装nvidia-docker2

# sudo apt-get update
# sudo apt-get install -y nvidia-docker2

 在执行过程中，会出现提示是否覆盖/etc/docker/daemon.json的内容，此时注意备份，可以把daemon.json的内容和新生成的合成一体。最后的daemon.json文件内容如下所示：

K8S调用GPU资源配置指南

 重启Docker完成安装

# systemctl restart docker

安装过程问题描述

Reading from proxy failed

 不知实验室网络架构，当时在执行apt-get update时，出现了如下问题：

Reading from proxy failed - read (115: Operation now in progress) [IP: *.*.*.* 443]

 管理节点上执行apt-get-update可以比较顺畅的更新包列表，但是另外一个节点死活就是遇到上述的问题。当时该问题困扰了许久，尝试了另外几个节点，两个云主机可以正常执行update操作，但另外的一个k8s节点无法执行。不过不断的浏览网页最终采用禁用代理的方式解决。

K8S调用GPU资源配置指南

apt无法获得锁

 在执行安装时，出现无法活得锁的问题，参见apt install的lock问题

 解决方式如下：

K8S调用GPU资源配置指南

unboxed as root as file /root/iscos/depends/deb/InRelease

 这是由于两台服务器的K8s集群采用的是指令集系统本地安装导致的，解决方式是删除了/etc/apt/的local本地源文件。

程序验证

Nvidia官网例子

 在Installation Guide可以看到一个验证例子

# docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0.3-base-ubuntu20.04 nvidia-smi

 能够正常打印GPU显卡信息，表明可以正确访问。

多版本TensorFlow支持

 为了验证对于多个TensorFlow版本支持，本次选用了Tensorflow2和1两个版本进行验证，首先下载两个镜像：

# docker pull tensorflow/tensorflow:2.9.1-gpu
# docker pull tensorflow/tensorflow:1.15.5-gpu

 使用TensorFlow官网的例子，

# docker run -it --rm tensorflow/tensorflow:2.9.1-gpu python -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"
2022-06-09 09:30:00.944529: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1532] Created device /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:6 with 6026 MB memory:  -> device: 6, name: NVIDIA A100-SXM4-40GB, pci bus id: 0000:c7:00.0, compute capability: 8.0
2022-06-09 09:30:00.949071: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1532] Created device /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:7 with 10598 MB memory:  -> device: 7, name: NVIDIA A100-SXM4-40GB, pci bus id: 0000:ca:00.0, compute capability: 8.0
tf.Tensor(-921.5332, shape=(), dtype=float32)

如果能像上述控制台输出tf.Tensor()则表示驱动安装成功。

 上述采用了直接启动容器在容器中执行命令的方式，也可以采用如下的方式在控制台与容器交互，打印所有的GPU设备的方式来验证驱动安装的成功。

K8S调用GPU资源配置指南

K8S调用GPU资源配置指南

 最后，也可以在交互时采用指定GPU的方式进行验证：

K8S调用GPU资源配置指南

 也可以进行接口验证：

# print (tf.test.is_gpu_available())
# tf.random.normal([2, 2])

 不再赘述。

K8S容器编排调用GPU

k8s-device-plugin的项目地址位于GitHub。安装的过程参考README.md.

注意：一定要确保/etc/docker/daemon.json中默认low-level运行时。

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

安装k8s-device-plugin.

 当在k8s集群中所有的GPU节点上配置了nvidia驱动之后，可以通过部署下面的Daemonset来启动GPU支持。

 在k8s管理节点上执行如下程序：

# wget https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/k8s-device-plugin/v0.12.0/nvidia-device-plugin.yml
# kubectl create -f nvidia-device-plugin.yml

注意：可以简单的使用kubectl create 来部署k8s-device-plugin插件，不过官方更加推荐使用helm来部署该插件，不过在此不表了。操作了一下，也是可以实现的，需要注意的是，上述kubectl create与helm是并列关系，两者选其中一种方式即可。

 使用如下命令查看插件是否运行

root@node33-a100:~/gpu# kubectl get pods -n kube-system
NAME                                   READY   STATUS    RESTARTS   AGE
coredns-66bff467f8-q7pks               1/1     Running   8          15d
coredns-66bff467f8-wtm8j               1/1     Running   8          15d
etcd-node33-a100                       1/1     Running   9          15d
kube-apiserver-node33-a100             1/1     Running   8          15d
kube-controller-manager-node33-a100    1/1     Running   11         15d
kube-flannel-ds-amd64-6zl2n            1/1     Running   3          3h12m
kube-flannel-ds-amd64-vl84w            1/1     Running   763        8d
kube-proxy-5nmt2                       1/1     Running   9          15d
kube-proxy-j9k96                       1/1     Running   8          15d
kube-scheduler-node33-a100             1/1     Running   11         15d
nvidia-device-plugin-daemonset-9tfhr   1/1     Running   0          7d1h
nvidia-device-plugin-daemonset-p27ph   1/1     Running   0          7d1h

可以看到，在k8s及群众中，两个GPU节点上都运行了nvidia-device-plugin-daemonset，其中使用的镜像就是

image: nvcr.io/nvidia/k8s-device-plugin:v0.11.0

 此时，一定要通过kubectl logs查看一下插件是否启动，通过上面的控制台输出，可以看到该Daemonset位于命名空间kube-system。

root@node33-a100:~/gpu# kubectl logs nvidia-device-plugin-daemonset-p27ph
Error from server (NotFound): pods "nvidia-device-plugin-daemonset-p27ph" not found
root@node33-a100:~/gpu# kubectl logs nvidia-device-plugin-daemonset-p27ph -n kube-system
2022/06/02 09:40:59 Loading NVML
2022/06/02 09:40:59 Starting FS watcher.
2022/06/02 09:40:59 Starting OS watcher.
2022/06/02 09:40:59 Retreiving plugins.
2022/06/02 09:40:59 Starting GRPC server for 'nvidia.com/gpu'
2022/06/02 09:40:59 Starting to serve 'nvidia.com/gpu' on /var/lib/kubelet/device-plugins/nvidia-gpu.sock
2022/06/02 09:40:59 Registered device plugin for 'nvidia.com/gpu' with Kubelet

注意： 对于不在默认命名空间下的pod，查看pod启动日志，需要通过-n指定命名空间，不然会报错。

 然后使用kubectl-describe来检查一下显示一下特定资源或者资源组的细节。

root@node33-a100:~/gpu# kubectl describe pod nvidia-device-plugin-daemonset-p27ph -n kube-system 
Name:                 nvidia-device-plugin-daemonset-p27ph
Namespace:            kube-system
Conditions:
  Type              Status
  Initialized       True 
  Ready             True 
  ContainersReady   True 
  PodScheduled      True 
QoS Class:       BestEffort
Node-Selectors:  <none>
Tolerations:     CriticalAddonsOnly
                 node.kubernetes.io/disk-pressure:NoSchedule
                 node.kubernetes.io/memory-pressure:NoSchedule
                 node.kubernetes.io/not-ready:NoExecute
                 node.kubernetes.io/pid-pressure:NoSchedule
                 node.kubernetes.io/unreachable:NoExecute
                 node.kubernetes.io/unschedulable:NoSchedule
                 nvidia.com/gpu:NoSchedule
Events:          <none>

 为了信息的显著，上面的控制台信息有删减。可以从上述的控制台输出中查看到Conditions的输出中，判断该插件正常运行。

 另外，我们也可以通过docker命令来直接查看nvidia-device-plugin容器的启动日志

root@node33-a100:~/gpu# docker ps -f name=nvidia
CONTAINER ID        IMAGE                  COMMAND                  CREATED             STATUS              PORTS               NAMES
6af0cf230428        6bf6d481d77e           "nvidia-device-plugi…"   7 days ago          Up 7 days                               k8s_nvidia-device-plugin-ctr_nvidia-device-plugin-daemonset-9tfhr_kube-system_58bb23d9-7692-44be-86ef-d815a7061b21_0
c8103716e8dd        k8s.gcr.io/pause:3.2   "/pause"                 7 days ago          Up 7 days                               k8s_POD_nvidia-device-plugin-daemonset-9tfhr_kube-system_58bb23d9-7692-44be-86ef-d815a7061b21_0
root@node33-a100:~/gpu# docker logs 6af
2022/06/02 09:40:59 Loading NVML
2022/06/02 09:40:59 Starting FS watcher.
2022/06/02 09:40:59 Starting OS watcher.
2022/06/02 09:40:59 Retreiving plugins.
2022/06/02 09:40:59 Starting GRPC server for 'nvidia.com/gpu'
2022/06/02 09:40:59 Starting to serve 'nvidia.com/gpu' on /var/lib/kubelet/device-plugins/nvidia-gpu.sock
2022/06/02 09:41:00 Registered device plugin for 'nvidia.com/gpu' with Kubelet

 可以看到，Docker容器的日志，与kubectl查看pods日志的输出一致。

k8s-device-plugin插件安装问题

Error from server (NotFound)

 这是由于在使用kubect describe或者kubectl logs查询指定资源的信息或者日志时，默认是在default命名空间下查询的。

 解决方式，添加pod对应的命名空间即可。

root@node33-a100:~/gpu# kubectl get pods nvidia-device-plugin-daemonset-9tfhr
Error from server (NotFound): pods "nvidia-device-plugin-daemonset-9tfhr" not found
root@node33-a100:~/gpu# kubectl get pods nvidia-device-plugin-daemonset-9tfhr -n kube-system
NAME                                   READY   STATUS    RESTARTS   AGE
nvidia-device-plugin-daemonset-9tfhr   1/1     Running   0          7d16h
root@node33-a100:~/gpu# kubectl logs nvidia-device-plugin-daemonset-9tfhr --namespace kube-system
2022/06/02 09:40:59 Loading NVML
2022/06/02 09:40:59 Starting FS watcher.
2022/06/02 09:40:59 Starting OS watcher.
2022/06/02 09:40:59 Retreiving plugins.
2022/06/02 09:40:59 Starting GRPC server for 'nvidia.com/gpu'
2022/06/02 09:40:59 Starting to serve 'nvidia.com/gpu' on /var/lib/kubelet/device-plugins/nvidia-gpu.sock
2022/06/02 09:41:00 Registered device plugin for 'nvidia.com/gpu' with Kubelet
Insufficient nvidia.com/gpu

 在使用kubectl logs查询插件的日志时，出现了如下问题：

K8S调用GPU资源配置指南

 当出现这个问题时，请仔细检查一下是否配置了nvidia默认运行时，检查/etc/docker/daemon.json

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

 检查之后，记得重启每一个GPU节点，然后重启Docker服务，不再赘述了。

 另外，该问题在GitHub上也有其他人遇到。

程序验证

Tensorflow调用GPU

 使用如下的yaml文件，来访问GPU资源。下面代码申请了一个GPU资源，调用了并且打印了GPU显卡信息和一个一个张量。

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: gpu-pod
spec:
  containers:
  - name: tf-test
    image: tensorflow/tensorflow:2.9.1-gpu
    command:
    - python
    - -c
    - "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000]))); gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU'); print(gpus)"
    resources:
      limits:
        nvidia.com/gpu: 1
  tolerations:
  - effect: NoSchedule
    operator: Exists

 使用命令创建pod

root@node33-a100:~/gpu# kubectl create -f gpu_job.yaml 
pod/gpu-pod created

 查看pod运行日志

root@node33-a100:~/gpu# kubectl logs gpu-pod 
2022-06-10 02:50:20.852512: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:193] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations:  AVX2 FMA
To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags.
2022-06-10 02:50:21.515055: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1532] Created device /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 5501 MB memory:  -> device: 0, name: NVIDIA A100-SXM4-40GB, pci bus id: 0000:07:00.0, compute capability: 8.0
tf.Tensor(-508.727, shape=(), dtype=float32)
[PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:0', device_type='GPU')]

 发现已经使用GPU:0号设备，并且打印了tf.Tensor张量。由于在启动Pod时，采用了Command的形式，当该命令执行完成，该Pod处于Completed状态。

Pytorch调用GPU

 首先也是在集群中每个节点安装pytorch/pytorch:latest。

 使用如下的yaml来验证Pytroch对于GPU资源的使用

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pytorch-gpu
  labels:
    test-gpu: "true"
spec:
  containers:
  - name: training
    image: pytorch/pytorch:latest
    Command:
    - python
    - -c
    - "import torch as torch; print('gpu available', torch.cuda.is_available());print(torch.cuda.device_count());print(torch.cuda.get_device_name(0))"
    env:
            #    - name: NVIDIA_VISIBLE_DEVICES
            #      value: none
    resources:
      limits:
        nvidia.com/gpu: 1
  tolerations:
  - effect: NoSchedule
    operator: Exists

 上述虽然申请了一个GPU资源，并且打印0号GPU设备的名称。

 使用命令启动该Pod验证pytorch对于GPU资源的可调度性

# kubectl create -f pytorch-gpu.yaml

 查看pod启动日志，如下：

root@node33-a100:~/gpu# kubectl logs pytorch-gpu -f
gpu available True
1
NVIDIA A100-SXM4-40GB

 这与Pod中yaml限额一致，通过输出表明Pytorch框架在k8s集群中可以正确的申请GPU资源。

总结

 文档详细的讲述了为使得K8s集群发现集群中GPU资源而进行的两个配置，首先是在所有GPU节点上配置nvidia驱动nvidia-docker2,然后在k8s集群中配置k8s-device-plugin使得k8s集群可以发现底层GPU资源。通过详细记录在此过程中遇到的问题，并记录在其上建立的思考，完成本文档的撰写。

参考

 本文在行文过程中重点参考的地址如下所示：

  • TensorFlow安装
  • nvidia container toolkit 安装指南
  • k8s-device-plugin项目Readme

下载

 在进行该项工作时，输出的XMind如下所示：
XMind记录配置过程文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-413659.html

到了这里，关于K8S调用GPU资源配置指南的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

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