k8s增加带有GPU资源的worker

短命女 2023-02-17 03:14 31阅读 0赞

#### 不知道你是否好奇GPU到底是个啥？ ####

如果你好奇的话，可以看一下这个链接。有个小姐姐的文章说的比较好，简单的理解就是GPU是显卡的一部分

> https://www.zhihu.com/question/28422454  
> ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTQ2ODYzOTk_size_16_color_FFFFFF_t_70]

#### 怎么查看我的机器上有没有GPU ####

这里我理解不太透彻，只能表示一下自己的理解：按理说只要有显卡就有GPU,但是不是所有的GPU都能拿来供我们的程序使用，应该也受计算框架的影响吧。  
对于K8S来说，目前支持的GPU，是AMD和NVIDIA。  
![在这里插入图片描述][20200611175215493.png]![在这里插入图片描述][20200611175231419.png]  
我的环境用的英伟达的，机器是阿里云的ECS，下面是在ECS的控制台上看到的

![在这里插入图片描述][20200611175332834.png]  
我们登录机器执行

# 
    lspci

![在这里插入图片描述][20200611175506876.png]

# 查看使用情况
    nvidia-smi

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTQ2ODYzOTk_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

Fan：显示风扇转速，数值在0到100%之间，是计算机的期望转速，如果计算机不是通过风扇冷却或者风扇坏了，显示出来就是N/A； 
    Temp：显卡内部的温度，单位是摄氏度；
    Perf：表征性能状态，从P0到P12，P0表示最大性能，P12表示状态最小性能；
    Pwr：能耗表示； 
    Bus-Id：涉及GPU总线的相关信息； 
    Disp.A：是Display Active的意思，表示GPU的显示是否初始化； 
    Memory Usage：显存的使用率； 
    Volatile GPU-Util：浮动的GPU利用率；
    Compute M：计算模式； 
    下边的Processes显示每块GPU上每个进程所使用的显存情况。

#### 安装GPU驱动 ####

对于ECS有的型号，第一次登录时可以自动安装驱动的，我的就是  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTQ2ODYzOTk_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
如果你的是物理机或者是不能自动安装，就需要去官网下载驱动，自行安装了，可以参考下面步骤

*  lspci 查看显卡的信息， 如果你看到是一些莫名其妙的东西，因为根据图中的信息，你根本不知道怎么下载  
    ![在这里插入图片描述][20200907174924373.png_pic_center]
 *  进去http://pci-ids.ucw.cz/read/PC/10de/1eb8 这个网站， 把你上面的信息粘贴过来，进行翻译  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTQ2ODYzOTk_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]
 *  去NVIDIA的官网上进行下载 https://www.nvidia.com/download/index.aspx?lang=en-us\#  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTQ2ODYzOTk_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]
 *  下载下来以后应该是一个执行文件

#上传到服务器
    # chmod 755 <你的文件>
    # ./NVIDIA-Linux-x86_64-440.64.00.run -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files
    #一路ok就行了

#### 安装nvidia-docker ####

如果是公网的话比较容易，直接按照官网的步骤执行就行了，`注意docker的版本呀，一定要是19.03+`，否则在更改daemon是会报错

> https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker  
> ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTQ2ODYzOTk_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]

centos的话执行下面的命令

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
    sudo yum install -y nvidia-container-toolkit

#### 安装nvidia-container-runtime ####

*  这个也直接yum就可以了

yum install -y nvidia-container-runtime

*  修改docker的配置文件， /etc/docker/daemon.json ，如果这个文件没有的话自己创建

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

*  检查一下你的机器上是否有/usr/bin/nvidia-container-runtime这个文件

#### 支持GPU的 - 基础操作 ####

*  如果环境中只有部分机器是有GPU的，所以我们的省着用了，只能让特殊的应用（pod）才能跑到有GPU的节点上。 需要通过taint和label来完成

# gpu-dev 是我环境中带有GPU节点名字
    # taint 调度时用
    kubectl taint nodes gpu-dev gpu=1:NoSchedule
    kubectl taint nodes gpu-dev gpu=1:NoExecute
    # 
    kubectl label nodes gpu-dev accelerator=nvidia-1eb8

*  如果所有的机器都有GPU，就可以忽略这一步了

#### 支持GPU的 - k8s操作 ####

*  下载daemonset的文件

# 连接的地址最好获取最新的，这个连接的地址是在https://kubernetes.io/docs/tasks/manage-gpus/scheduling-gpus/#deploying-nvidia-gpu-device-plugin 中获取的
    curl -O  https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/k8s-device-plugin/1.0.0-beta4/nvidia-device-plugin.yml

*  修改nvidia-device-plugin.yml

tolerations:
    # This toleration is deprecated. Kept here for backward compatibility
    # See https://kubernetes.io/docs/tasks/administer-cluster/guaranteed-scheduling-critical-addon-pods/
    - key: CriticalAddonsOnly
      operator: Exists
    - key: nvidia.com/gpu
      operator: Exists
      effect: NoSchedule
    - key: "gpu"
      operator: "Equal"
      value: "1"
      effect: "NoSchedule"
    - key: "gpu"
      operator: "Equal"
      value: "1"
      effect: "NoExecute"
    nodeSelector:
      accelerator: "nvidia-1eb8"

*  修改网络插件的daemonset， 我的是flannel

# kubectl edit ds kube-flannel-ds-amd64 -n kube-system

tolerations:
     - effect: NoSchedule
       operator: Exists
     - effect: NoSchedule
       key: gpu
       operator: Equal
       value: "1"
     - effect: NoExecute
       key: gpu
       operator: Equal
       value: "1"

wait a moment，see blow!!! 等待所有的flannel pod都启动起来  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTQ2ODYzOTk_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

*  启动NVIDIA的daemonset

kubectl create -f nvidia-device-plugin.yml

wait a moment ~~~~ 等待所有的pod启动起来  
![在这里插入图片描述][20200611183257367.png]

#### 查看k8s的GPU资源 ####

kubectl describe node gpu-dev

![在这里插入图片描述][2020061118343522.png]  
如果不放心的话，启动一下下面这个POD，如果能启动起来，说明k8s能使用GPU资源，如果集群没有GPU资源的话，会一直pending

apiVersion: v1
    kind: Pod
    metadata:
      name: cuda-vector-add
    spec:
      restartPolicy: OnFailure
      containers:
        - name: cuda-vector-nginx
          image: "nginx"
          resources:
            limits:
              nvidia.com/gpu: 1
      tolerations:
        - key: "gpu"
          operator: "Equal"
          value: "1"
          effect: "NoSchedule"
        - key: "gpu"
          operator: "Equal"
          value: "1"
          effect: "NoExecute"

#### 问题记录 ####

*  当你发现node上识别不到GPU时，并且通过 `kubectl logs nvidia-device-plugin-daemonset-xxxx -n kube-system` 时发现，could not load NVML library时， 请检查一下docker的demon.json 是否正确，可以和上文进行对比。  
    ![在这里插入图片描述][20200907174112812.png_pic_center]

> 先写到这里了，有问题请留言，三克油

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[20200611175215493.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200611175215493.png
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[2020061118343522.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/2020061118343522.png
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