简介
伴随着人工智能技术的发展，机器学习的应用场景越来越广泛
深度学习的实现，需要多种技术进行支撑，比如服务器、GPU、集群、集群管理调度软件、深度学习框架、深度学习的具体应用等
随着Kubernetes的兴起，越来越多的训练任务也都直接运行在Kubernetes之上，这些基于GPU的应用也为Kubernetes的应用管理带了一定的挑战
我也一直在致力于推动公司业务上容器，本篇文档我们就来聊一聊在Kubernetes上如何管理GPU应用。
GPU驱动
要管理GPU应用，首先要解决的自然就是GPU的驱动。
首先我们得有一台带有gpu的服务器。可通过如下指令查询gpu型号（我这里以nvidia为例）：
# lspci |grep -i nvidia 00:08.0 3D controller: NVIDIA Corporation GP104GL [Tesla P4] (rev a1)
上面显示这台机器有一块nvidia的显卡，型号为Tesla P4，可以通过下面的指令查看更详细的信息：
# lspci -v -s 00:08.0
00:08.0 3D controller: NVIDIA Corporation GP104GL [Tesla P4] (rev a1)
Subsystem: NVIDIA Corporation Device 11d8
Physical Slot: 8
Flags: bus master, fast devsel, latency 0, IRQ 39
Memory at fd000000 (32-bit, non-prefetchable) [size=16M]
Memory at e0000000 (64-bit, prefetchable) [size=256M]
Memory at f2000000 (64-bit, prefetchable) [size=32M]
Capabilities: [60] Power Management version 3
Capabilities: [68] MSI: Enable+ Count=1/1 Maskable- 64bit+
Capabilities: [78] Express Endpoint, MSI 00
Kernel driver in use: nvidia
Kernel modules: nouveau, nvidia_drm, nvidia
注：如果发现没有lspci命令，可通过yum install -y pciutils安装
有了显卡，才考虑驱动的事儿。需要先检查下系统有没有开启nouveau驱动：
lsmod |grep nouveau
如果命令输出为空，则代表没有开启，可直接安装nvidia驱动。如果有输出，则需要先禁用nouveau驱动，操作方法见附录
安装驱动有两种方式，一种是直接yum安装，一种是从nvidia官方下载指定的驱动包，手动安装。手动安装的方法可参考：https://www.cnblogs.com/breezey/p/10599705.html
我这里直接使用yum安装：
rpm --import https://www.elrepo.org/RPM-GPG-KEY-elrepo.org rpm -Uvh http://www.elrepo.org/elrepo-release-7.0-3.el7.elrepo.noarch.rpm yum install -y kmod-nvidia
安装完成后，需要重启下系统，然后执行如下指令验证：
# nvidia-smi
Tue Nov 5 19:01:25 2019
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 430.50 Driver Version: 430.50 CUDA Version: 10.1 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 Tesla P4 Off | 00000000:00:08.0 Off | 0 |
| N/A 44C P0 25W / 75W | 7403MiB / 7611MiB | 7% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: GPU Memory |
| GPU PID Type Process name Usage |
|=============================================================================|
| No running processes found |
+-----------------------------------------------------------------------------+
看到如下信息代表驱动安装完成
Nvidia-docker
要在docker中运行gpu应用，自然首先得装个docker。但是光装个docker还不够，因为GPU属于特定的厂商产品，需要特定的driver，Docker本身并不支持GPU。
以前如果要在Docker中使用GPU，就需要在container中安装主机上使用GPU的driver，然后把主机上的GPU设备（例如：/dev/nvidia0）映射到container中。所以这样的Docker image并不具备可移植性。为此呢，Nvidia官方开源了一个称之为nvidia-docker的项目。
Nvidia-docker让Docker image不需要知道底层GPU的相关信息，而是通过启动container时mount设备和驱动文件来实现的。
nvidia-docker现在有两个版本：
- 在nvidia-docker1中，invidia-docker作为一个独立的服务存在，用于劫持docker进程
- 在nvidia-docker2中，为了降低部署及管理成本，invidia-docker2只是作为docker的一个runtime存在
接下来，我们来看一看安装。
- 安装docker
yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2 yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo yum -y install docker-ce systemctl start docker
- 安装nvidia-docker
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 yum install -y nvidia-docker2 pkill -SIGHUP dockerd
- 测试：
# # docker run --runtime=nvidia --rm nvidia/cuda:10.0-cudnn7-runtime-centos7 nvidia-smi
Tue Nov 5 19:01:25 2019
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 430.50 Driver Version: 430.50 CUDA Version: 10.1 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 Tesla P4 Off | 00000000:00:08.0 Off | 0 |
| N/A 44C P0 25W / 75W | 7403MiB / 7611MiB | 7% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: GPU Memory |
| GPU PID Type Process name Usage |
|=============================================================================|
| No running processes found |
+-----------------------------------------------------------------------------+
通过--runtime指定nvidia的runtime来运行
通过这个测试也就意味着，我们的节点以及docker已经具备了运行gpu应用的能力
- 修改docker配置文件
接下来，修改docker配置文件，以让其将nvidia的runtime设置为默认的runtime，示例如下：
# cat /etc/docker/daemon.json
{
"default-runtime": "nvidia",
"runtimes": {
"nvidia": {
"path": "/usr/bin/nvidia-container-runtime",
"runtimeArgs": []
}
},
"exec-opts": ["native.cgroupdriver=systemd"],
"log-driver": "json-file",
"log-opts": {
"max-size": "100m",
"max-file": "10"
},
"bip": "169.254.123.1/24",
"oom-score-adjust": -1000,
"registry-mirrors": ["https://pqbap4ya.mirror.aliyuncs.com"],
"storage-driver": "overlay2",
"storage-opts":["overlay2.override_kernel_check=true"]
}
- 重启docker
systemctl restart docker
Nvidia-device-plugin
要让我们的kubernetes能真正管理gpu资源，在kubernetes集群上还需要安装一个称之为nvidia-device-plugin的插件。
Kubernetes从1.8开始支持了Device Plugin。实际上就是提供一系列接口，用于支持GPU、FPGA、高性能NIC、InfiniBand等各种设备。
厂商只需要根据Device Plugin的接口实现一个特定设备的插件，Kubernetes即可使用该设备而无需修改kubernetes代码。
而nvidia-device-plugin就是nvidia针对其自己的GPU设备提供的接口实现。
这个插件是以daemonset的方式来运行的：
wget https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/k8s-device-plugin/v1.12/nvidia-device-plugin.yml # 执行部署 kubectl create -f nvidia-device-plugin.yml
注1：下载地址中的v1.12与我们所使用的kubernetes版本所对应,目前支持的最新版本也就是v1.12，实测1.16版本的kubernetes也可以用
安装完成之后，我们可以通过如下指令看到kubernetes已正常识别node的gpu资源：
# kubectl describe node cn-beijing.i-2ze20t9nsrhsuulfefrn Capacity: cpu: 8 ephemeral-storage: 51473020Ki hugepages-1Gi: 0 hugepages-2Mi: 0 memory: 32779676Ki nvidia.com/gpu: 1 pods: 110 Allocatable: cpu: 8 ephemeral-storage: 47437535154 hugepages-1Gi: 0 hugepages-2Mi: 0 memory: 31755676Ki nvidia.com/gpu: 1 pods: 110
在Kubernetes上运行GPU应用
运行一个gpu的应用deploy测试下：
# cat tensorflow-gpu-deploy.yaml
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
name: biz-deep-learning
spec:
replicas: 1
template:
metadata:
labels:
name: tensorflow-gpu
spec:
containers:
- name: tensorflow-gpu
image: tensorflow/tensorflow:1.15.0-py3-jupyter
imagePullPolicy: Always
resources:
limits:
nvidia.com/gpu: 1
ports:
- containerPort: 8888
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: tensorflow-gpu
spec:
ports:
- port: 8888
targetPort: 8888
nodePort: 30888
name: jupyter
selector:
name: tensorflow-gpu
type: NodePort
上面的示例，会创建一个名为tensorflow-gpu的deployment以及一个名为tensorflow-gpu的service，这个service通过nodeport对外暴露8888端口。监听在8888端口的是一个jupyter在线python编辑器，通过它可以直接运行一些gpu计算任务。
我们可以写一个简单的测试任务如下：
from tensorflow.python.client import device_lib
def get_available_devices():
local_device_protos = device_lib.list_local_devices()
return [x.name for x in local_device_protos]
print(get_available_devices())
执行之后，输出如下：
['/device:CPU:0', '/device:XLA_CPU:0', '/device:XLA_GPU:0', '/device:GPU:0']
此时，还可通过查看节点上的gpu运行状态看到gpu是否被正常调用：
# nvidia-smi
Tue Nov 5 19:29:20 2019
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 430.50 Driver Version: 430.50 CUDA Version: 10.1 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 Tesla P4 Off | 00000000:00:08.0 Off | 0 |
| N/A 44C P0 25W / 75W | 7403MiB / 7611MiB | 1% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: GPU Memory |
| GPU PID Type Process name Usage |
|=============================================================================|
| 0 173877 C tensorflow_server 105MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+
至此，成功利用kubernetes管理到gpu应用，并实现gpu的资源调度。
附录
如果nouveau驱动未被禁用，可通过如下方式禁用：
在/lib/modprobe.d/dist-blacklist.conf中，注释如下行：
#blacklist nvidiafb
再添加如下配置:
blacklist nouveau options nouveau modeset=0
重建initramfs image
mv /boot/initramfs-$(uname -r).img /boot/initramfs-$(uname -r)-nouveau.img dracut /boot/initramfs-$(uname -r).img $(uname -r)
重启系统
reboot