使用Kubernetes默认GPU调度

前提条件

• 创建GPU类型节点，具体请参见创建节点。
• 安装gpu-device-plugin（原gpu-beta）插件，安装时注意要选择节点上GPU对应的驱动，具体请参见CCE AI套件（NVIDIA GPU）。
• gpu-device-plugin（原gpu-beta）插件会把驱动的目录挂载到/usr/local/nvidia/lib64，在容器中使用GPU资源需要将/usr/local/nvidia/lib64追加到LD_LIBRARY_PATH环境变量中。

  通常可以通过如下三种方式追加。

  1. 制作镜像的Dockerfile中配置LD_LIBRARY_PATH。（推荐）

     ENV LD_LIBRARY_PATH /usr/local/nvidia/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

  2. 镜像的启动命令中配置LD_LIBRARY_PATH。

     /bin/bash -c "export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/nvidia/lib64:$LD_LIBRARY_PATH && ..."

  3. 创建工作负载时定义LD_LIBRARY_PATH环境变量（需确保容器内未配置该变量，不然会被覆盖）。

               env:
                 - name: LD_LIBRARY_PATH
                   value: /usr/local/nvidia/lib64

使用GPU

创建工作负载申请GPU资源，可按如下方法配置，指定显卡的数量。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: gpu-test
  namespace: default
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: gpu-test
  template:
    metadata:
      labels:
        app: gpu-test
    spec:
      containers:
      - image: nginx:perl
        name: container-0
        resources:
          requests:
            cpu: 250m
            memory: 512Mi
            nvidia.com/gpu: 1   # 申请GPU的数量
          limits:
            cpu: 250m
            memory: 512Mi
            nvidia.com/gpu: 1   # GPU数量的使用上限
      imagePullSecrets:
      - name: default-secret

通过nvidia.com/gpu指定申请GPU的数量，支持申请设置为小于1的数量，比如nvidia.com/gpu: 0.5，这样可以多个Pod共享使用GPU。GPU数量小于1时，不支持跨GPU分配，如0.5 GPU只会分配到一张卡上。

使用nvidia.com/gpu参数指定GPU数量时，requests和limits值需要保持一致。

指定nvidia.com/gpu后，在调度时不会将负载调度到没有GPU的节点。如果缺乏GPU资源，会报类似如下的Kubernetes事件。

• 0/2 nodes are available: 2 Insufficient nvidia.com/gpu.
• 0/4 nodes are available: 1 InsufficientResourceOnSingleGPU, 3 Insufficient nvidia.com/gpu.

在CCE控制台使用GPU资源，只需在创建负载时，选择使用的GPU配额即可。

GPU节点标签

创建GPU节点后，CCE会给节点打上对应标签，如下所示，不同类型的GPU节点有不同标签。

$ kubectl get node -L accelerator
NAME           STATUS   ROLES    AGE     VERSION                                    ACCELERATOR
10.100.2.179   Ready    <none>   8m43s   v1.19.10-r0-CCE21.11.1.B006-21.11.1.B006   nvidia-t4

在使用GPU时，可以根据标签让Pod与节点亲和，从而让Pod选择正确的节点，如下所示。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: gpu-test
  namespace: default
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: gpu-test
  template:
    metadata:
      labels:
        app: gpu-test
    spec:
      nodeSelector:
        accelerator: nvidia-t4
      containers:
      - image: nginx:perl
        name: container-0
        resources:
          requests:
            cpu: 250m
            memory: 512Mi
            nvidia.com/gpu: 1   # 申请GPU的数量
          limits:
            cpu: 250m
            memory: 512Mi
            nvidia.com/gpu: 1   # GPU数量的使用上限
      imagePullSecrets:
      - name: default-secret