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vishh	调度 GPU	templates/task

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Kubernetes 支持对节点上的 AMD 和 NVIDA GPU 进行管理，目前处于实验状态。对 NVIDIA GPU 的支持在 v1.6 中加入，已经经历了多次不向后兼容的迭代。而对 AMD GPU 的支持则在 v1.9 中通过 device plugin 加入。

这个页面介绍了用户如何在不同的 Kubernetes 版本中使用 GPU，以及当前存在的一些限制。

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从 v1.8 起

从 1.8 版本开始，我们推荐通过 设备插件 的方式来使用 GPU。

在 1.10 版本之前，为了通过设备插件开启 GPU 的支持，我们需要在系统中将 DevicePlugins 这一特性门控显式地设置为 true：--feature-gates="DevicePlugins=true"。不过，从 1.10 版本开始，我们就不需要这一步骤了。

接着你需要在主机节点上安装对应厂商的 GPU 驱动 并运行对应厂商的 device plugin AMD、NVIDIA。

当上面的条件都满足，Kubernetes 将会暴露 nvidia.com/gpu 或 amd.com/gpu 来作为一种可调度的资源。

你也能通过像请求 cpu 或 memory 一样请求 <vendor>.com/gpu 来在容器中使用 GPU。然而，当你要通过指定资源请求来使用 GPU 时，存在着以下几点限制：

• GPU 仅仅支持在 limits 部分被指定，这表明：
  • 你可以仅仅指定 GPU 的 limits 字段而不必须指定 requests 字段，因为 Kubernetes 会默认使用 limit 字段的值来作为 request 字段的默认值。
  • 你能同时指定 GPU 的 limits 和 requests 字段，但这两个值必须相等。
  • 你不能仅仅指定 GPU 的 request 字段而不指定 limits。
• 容器（以及 pod）并不会共享 GPU，也不存在对 GPU 的过量使用。
• 每一个容器能够请求一个或多个 GPU。然而只请求一个 GPU 的一部分是不允许的。

下面是一个例子:

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 device plugin

官方的 AMD GPU device plugin 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上述要求满足的话，可以这样部署 AMD device plugin：

# 针对 Kubernetes v1.9
kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/RadeonOpenCompute/k8s-device-plugin/r1.9/k8s-ds-amdgpu-dp.yaml

# 针对 Kubernetes v1.10
kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/RadeonOpenCompute/k8s-device-plugin/r1.10/k8s-ds-amdgpu-dp.yaml

请到 RadeonOpenCompute/k8s-device-plugin 报告有关此 device plugin 的问题。

部署 NVIDIA GPU device plugin

对于 NVIDIA，目前存在两种 device plugin 的实现：

官方的 NVIDIA GPU device plugin

官方的 NVIDIA GPU device plugin 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 ~= 361.93

如果你的集群已经启动并且上述要求满足的话，可以这样部署 NVIDIA device plugin：

# 针对 Kubernetes v1.8
kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/k8s-device-plugin/v1.8/nvidia-device-plugin.yml

# 针对 Kubernetes v1.9
kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/k8s-device-plugin/v1.9/nvidia-device-plugin.yml

请到 NVIDIA/k8s-device-plugin 报告有关此 device plugin 的问题。

GKE/GCE 中使用的 NVIDIA GPU device plugin

GKE/GCE 使用的 NVIDIA GPU device plugin 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。

在你 1.9 版本的集群上，你能使用下面的命令来安装 NVIDIA 驱动以及 device plugin：

# 在 Container-Optimized OS 上安装 NVIDIA 驱动:
kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/container-engine-accelerators/k8s-1.9/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/k8s-1.9/nvidia-driver-installer/ubuntu/daemonset.yaml

# 安装 device plugin:
kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/kubernetes/release-1.9/cluster/addons/device-plugins/nvidia-gpu/daemonset.yaml

请到 GoogleCloudPlatform/container-engine-accelerators 报告有关此 device plugin 以及安装方法的问题

集群内存在不同类型的 NVIDIA 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 Node Label 和 Node Selecter 来将pod调度到合适的节点上。

举一个例子：

# 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

在 pod 的 spec 字段中指定 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 能够被调度到拥有你所指定类型的 GPU 的节点上去。