在 Yarn 上使用 GPU

前提

目前，Yarn 只支持 Nvidia GPU。
YARN NodeManager 所在机器必须预先安装了 Nvidia 驱动器。
如果使用 Docker 作为容器的运行时上下文，需要安装 nvidia-docker 1.0（这是 Yarn 当前所能支持的版本）。

配置

GPU 调度

在 resource-types.xml，添加如下配置

<configuration>
  <property>
     <name>yarn.resource-types</name>
     <value>yarn.io/gpu</value>
  </property>
</configuration>

在 yarn-site.xml 中，DominantResourceCalculator 必须被配置以启用 GPU 调度和隔离。

对于 Capacity Scheduler，在 capacity-scheduler.xml 中使用如下参数以配置 DominantResourceCalculator：

参数	默认值
yarn.scheduler.capacity.resource-calculator	org.apache.hadoop.yarn.util.resource.DominantResourceCalculator

GPU 隔离

`yarn-site.xml`

<property>
  <name>yarn.nodemanager.resource-plugins</name>
  <value>yarn.io/gpu</value>
</property>

这将在 NodeManager 上启用 GPU 隔离模块。

如果配置了上述参数，YARN 会自动检测和配置 GPU。如果管理员由特殊的需求，以下参数需要在 yarn-site.xml 中配置。

1) 允许的 GPU 设备

Property	Default value
yarn.nodemanager.resource-plugins.gpu.allowed-gpu-devices	auto

指明由 Yarn NodeManager 管理的 GPU 设备，用逗号分隔。GPU 卡的数量将被汇报给 ResourceManager用于调度。默认值 auto 代表让 YARN 从系统中自动发现 GPU 卡。

如果自动探测会失败或者管理员只希望一部分的 GPU 卡被 Yarn 管理，请人为地指明可用的 GPU 卡。GPU 卡由次设备号和顺序索引来标识。可以通过执行 nvidia-smi -q 并在标准输出中查找 Minor Number 关键字，来获取 GPU 卡的次设备号。

当次版本号被特别指定，管理员还需要提供 GPU 卡的索引，格式是 index:minor_number[,index:minor_number...]。一个人为设定的示例是 0:0,1:1,2:2,3:4，由此 YARN NodeManager 将会管理索引为 0/1/2/3 且次版本号为 0/1/2/4 的 4 块 GPU 卡。

2) 发现 GPU 的可执行程序

参数	值
yarn.nodemanager.resource-plugins.gpu.path-to-discovery-executables	/absolute/path/to/nvidia-smi

当给定了 yarn.nodemanager.resource.gpu.allowed-gpu-devices=auto，Yarn NodeManager 将执行 GPU 发现的可执行程序（目前只支持 nvidia-smi）来收集 GPU 信息。如果值为空（默认值），YARN NodeManager 将尝试自行寻找，一个可能的位置是 /usr/local/bin/nvidia-smi。

3) Docker 插件相关的配置

当用户想在 Docker 容器中运行 GPU 程序，可以定制化以下配置项。如果管理员遵循了 nvidia-docker 的默认安装和配置流程，那就可以不配置。

参数	默认值
yarn.nodemanager.resource-plugins.gpu.docker-plugin	nvidia-docker-v1

指定操作 GPU 的 Docker 命令插件。默认使用 Nvidia Docker V1.0。

参数	默认值
yarn.nodemanager.resource-plugins.gpu.docker-plugin.nvidia-docker-v1.endpoint	http://localhost:3476/v1.0/docker/cli

指定 nvidia-docker-plugin 的服务入口。请参阅 https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/wiki 以获得更多信息。

4) CGroup 挂载

GPU 隔离使用 CGroup 设备控制器来实现 GPU 卡之间的隔离。为了自动挂载次设备到 CGRoup，以下配置要添加到 yarn-site.xml 文件中。否则，管理员必须人为地创建设备子目录以使用该功能。

参数	默认值
yarn.nodemanager.linux-container-executor.cgroups.mount	true

`container-executor.cfg`

通常需要添加如下配置到 container-executor.cfg 中

[gpu]
module.enabled=true

如果用户要在非 Docker 环境下运行 GPU 程序：

[cgroups]
# 应和 yarn-site.xml 中的 yarn.nodemanager.linux-container-executor.cgroups.mount-path 保持一致
root=/sys/fs/cgroup
# 应和 yarn-site.xml 中的 yarn.nodemanager.linux-container-executor.cgroups.hierarchy 保持一致
yarn-hierarchy=yarn

如果用户要在 Docker 环境下运行 GPU 程序：

1) 将 GPU 相关的设备添加到 Docker 段。

执行命令 ls /dev/nvidia* 获取 GPU 相关的设备，用逗号分隔将它们添加到配置文件中。

[docker]
docker.allowed.devices=/dev/nvidiactl,/dev/nvidia-uvm,/dev/nvidia-uvm-tools,/dev/nvidia1,/dev/nvidia0

2) 将 nvidia-docker 添加到 volume-driver 白名单。

[docker]
...
docker.allowed.volume-drivers

3) 添加 nvidia_driver_<version> 到只读挂载的白名单。

[docker]
...
docker.allowed.ro-mounts=nvidia_driver_375.66

使用

Distributed-shell + GPU

分布式 Shell 程序在内存和虚拟核之外，还支持申请更多的资源类型。

不使用 Docker 运行 Distributed-shell + GPU

不使用 Docker 运行分布式 Shell 程序（申请 2 个任务，每个任务消费 3GB 内存、1 虚拟核和 2 块 GPU 卡）：

yarn jar <path/to/hadoop-yarn-applications-distributedshell.jar> \
  -jar <path/to/hadoop-yarn-applications-distributedshell.jar> \
  -shell_command /usr/local/nvidia/bin/nvidia-smi \
  -container_resources memory-mb=3072,vcores=1,yarn.io/gpu=2 \
  -num_containers 2

对于已经启动的任务，你将从日志中看到如下的输出：

Tue Dec  5 22:21:47 2017
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 375.66                 Driver Version: 375.66                    |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| 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 P100-PCIE...  Off  | 0000:04:00.0     Off |                    0 |
| N/A   30C    P0    24W / 250W |      0MiB / 12193MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
|   1  Tesla P100-PCIE...  Off  | 0000:82:00.0     Off |                    0 |
| N/A   34C    P0    25W / 250W |      0MiB / 12193MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID  Type  Process name                               Usage      |
|=============================================================================|
|  No running processes found                                                 |
+-----------------------------------------------------------------------------+

基于 Docker 的 Distributed-shell + GPU

同样可以使用 Docker 容器来允许分布式 Shell 程序，请提供 YARN_CONTAINER_RUNTIME_TYPE/YARN_CONTAINER_RUNTIME_DOCKER_IMAGE 来指明使用的镜像。

yarn jar <path/to/hadoop-yarn-applications-distributedshell.jar> \
  -jar <path/to/hadoop-yarn-applications-distributedshell.jar> \
  -shell_env YARN_CONTAINER_RUNTIME_TYPE=docker \
  -shell_env YARN_CONTAINER_RUNTIME_DOCKER_IMAGE=<docker-image-name> \
  -shell_command nvidia-smi \
  -container_resources memory-mb=3072,vcores=1,yarn.io/gpu=2 \
  -num_containers 2

来源：https://www.cnblogs.com/shishaochen/p/9654973.html

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Hadoop 3.1.1 - Yarn - 使用 GPU