Kubernetes 调用 GPU解析

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简介: Kubernetes (K8s) 支持调用GPU以利用其统一调度和分配集群资源的能力,管理异构计算,如加速部署、提高资源使用率和保证资源独享。通过容器化和设备隔离,K8s确保GPU高效、安全地被应用使用。要调用GPU,需安装NVIDIA GPU驱动、CUDA工具包和Device Plugin,然后在Pod配置中指定GPU需求。安装步骤包括:确保GPU节点、安装GPU驱动和NVIDIA容器运行时、创建GPU资源要求的Pod并部署到集群。

 问题来了,kubernetes为啥需要调用GPU?

K8s(Kubernetes)能够调用GPU,主要是因为它具备统一调度和分配集群资源的能力,从而能够管理以GPU为代表的异构资源。这种能力使得K8s在加速部署、提升集群资源使用率和保障资源独享方面发挥重要作用。

首先,通过容器构想,K8s可以避免重复部署机器学习等复杂环境,从而加速部署过程。利用容器镜像技术,K8s将整个部署过程进行固化和复用,提高了GPU的使用效率。此外,当GPU的卡数达到一定数量后,K8s的统一调度能力能够确保资源使用方做到用即申请、完即释放,从而盘活整个GPU的资源池。

其次,K8s通过Docker自带的设备隔离能力,可以避免不同应用的进程运行在同一个设备上造成互相影响,从而保障资源的独享。这种隔离能力确保了每个应用都能够独立地使用GPU资源,不会受到其他应用的干扰。

为了实现K8s对GPU的调用,通常需要安装Device Plugin并创建相应的GPU资源请求YAML文件。这样,K8s就能够识别并管理GPU资源,从而将其分配给需要的应用程序。

K8s成为管理异构资源、特别是GPU资源的理想选择

GPU

GPU,全称图形处理器(Graphics Processing Unit),是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备(如平板电脑、智能手机等)上做图像和图形相关运算工作的微处理器。它主要负责图形渲染、图像处理、视频编解码等任务。具体来说,GPU可以实时计算和生成屏幕上显示的图像,包括游戏中的三维场景、纹理、光照、阴影和特效等。同时,GPU也具备强大的图像处理能力,可以用于图像滤镜、后期处理、图像变换、颜色校正和图像合成等任务。

GPU的主要生产商有NVIDIA和AMD等。这些厂商通过不断的技术创新,为GPU赋予了更强大的性能和更多的功能。例如,GPU在硬件加速的视频解码和编码方面发挥着重要作用,能够解码高分辨率视频流,如高清(HD)和4K视频,并编码视频以进行流媒体传输或视频编辑。

GPU云服务器是基于GPU的快速、稳定、弹性的计算服务,具有实时高速的并行计算和浮点计算能力。这种计算服务突破了单机的资源限制,让更多的机器共同完成一项任务,提供了存储和网络的虚拟化,实现了资源的按需分配、高利用率以及高可用性。

在Kubernetes集群中调用GPU

要在Kubernetes集群中调用GPU,首先确保至少有一个节点上安装了NVIDIA GPU驱动程序和CUDA工具包,以便能够正常识别和使用GPU资源。随后,需要安装NVIDIA提供的Device Plugin,这是一个Kubernetes插件,用于扩展集群的资源调度能力,使其能够识别、管理和调度GPU资源。

安装NVIDIA Device Plugin后,Kubernetes集群将能够自动检测并跟踪可用的GPU资源。接下来,当您部署需要GPU支持的应用程序时,可以在Pod的配置中指定所需的GPU资源量。Kubernetes将根据这些请求将GPU分配给相应的Pod,确保应用程序能够充分利用GPU加速能力。

总之呢,为了在Kubernetes上调用GPU,您需要确保节点具备NVIDIA GPU驱动程序和CUDA工具包,并安装NVIDIA Device Plugin以扩展集群的资源调度功能。这样,您的应用程序就能够通过Kubernetes进行GPU资源的请求、分配和使用。

安装步骤

要在Kubernetes集群中使用英伟达(NVIDIA)GPU,你需要进行以下几个步骤:

  1. 确保你的集群中有支持GPU的节点:首先,你需要确保你的Kubernetes集群中有一些节点配备了英伟达GPU。这些节点通常被称为GPU节点,因为它们具备了GPU硬件加速能力。
  2. 安装NVIDIA GPU驱动程序:在GPU节点上,你需要安装适用于你的GPU型号的NVIDIA GPU驱动程序。这可以通过在节点上运行适当的安装脚本或使用容器运行时(如NVIDIA Docker)进行完成。下面在 Kubernetes 集群中安装 NVIDIA 的 Device Plugin。可以通过执行以下命令来安装 Device Plugin:
kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/k8s-device-plugin/v0.9.0/nvidia-device-plugin.yml
  1. image.gif
  2. 安装NVIDIA容器运行时(NVIDIA Container Runtime):NVIDIA容器运行时是一个专门为GPU加速容器工作负载设计的容器运行时。你需要在每个GPU节点上安装NVIDIA容器运行时,以便在容器内部正确管理和使用GPU。
  3. 创建包含GPU资源要求的Pod:在你的Kubernetes配置文件中,你需要定义一个包含GPU资源要求的Pod。这可以通过在Pod规范中指定resources.limitsresources.requests字段来完成。例如,你可以指定所需的GPU数量和内存量。

下面是一个示例的Pod配置文件,其中包含了对一个GPU的需求:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: gpu-pod
spec:
  containers:
  - name: gpu-container
    image: your-image:tag
    resources:
      limits:
        nvidia.com/gpu: 1
      requests:
        nvidia.com/gpu: 1

image.gif

  1. 部署Pod到Kubernetes集群:将包含GPU资源要求的Pod配置文件部署到你的Kubernetes集群中。Kubernetes将会尽力将该Pod调度到一个具备GPU资源的节点上,并自动配置容器以使用GPU。
  2. 在容器内使用GPU:一旦Pod成功调度到一个拥有GPU的节点上并启动,你可以在容器内部使用GPU了。你可以在容器内运行需要GPU加速的应用程序或通过容器运行时提供的工具(如NVIDIA Docker)配置GPU的访问权限和环境变量。
  3. 通过执行以下命令来启动 Pod:
kubectl apply -f gpu-pod.yaml

image.gif

确认 Pod 是否已经成功启动,并且 GPU 资源已经分配:

kubectl describe pod gpu-pod



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