创建GPU应用

前提条件

• 已完成GPU虚拟化资源准备。
• 如果您需要通过命令行创建，需要使用kubectl连接到集群，详情请参见通过kubectl连接集群。

约束与限制

• init容器不支持进行GPU虚拟化。

• 对于单张GPU卡：
  • 最多虚拟化为20个GPU虚拟设备。
  • 最多调度20个使用隔离能力的Pod。
  • 仅支持调度相同隔离模式（GPU虚拟化支持显存隔离、显存与算力隔离两种隔离模式。）的工作负载。
• 对于同一工作负载中的不同容器：
  • 仅支持配置单一显卡型号，不支持混合配置两种及以上GPU显卡型号。
  • 仅支持配置一致GPU使用模式，不支持混合配置虚拟化和非虚拟化模式。
• 使用GPU虚拟化后，该GPU节点不再支持调度使用共享GPU资源的工作负载。

通过控制台创建GPU应用

1. 登录UCS On Premises集群控制台。
2. 单击集群名称进入集群，在左侧选择“工作负载”，在右上角单击“镜像创建”。
3. 配置工作负载信息。在“容器配置>基本信息”中选择异构资源为GPU，然后选择资源使用模式：
   

   • 整卡模式：整卡模式采用 Kubernetes 默认的调度方式，将 Pod 调度至满足 GPU 资源需求的节点上。
   • 共享模式：共享模式可将多个 Pod 调度至同一张 GPU 卡上抢占式运行，负载资源使用率波动较大时能提高空闲 GPU 资源使用率
   • 虚拟化模式：采用自研的 GPU 虚拟化技术，能够动态对 GPU 设备显存与算力进行划分，提高 GPU 资源利用率

   说明：

   GPU资源使用模式:

   • 整卡模式：单个Pod独享整张显卡，可填1-10，取决于节点显卡数量。
   • 共享模式：多个Pod共享显卡，此处配置单个Pod使用显卡的百分比。不支持跨GPU分配，如50%单显卡只会分配到一张卡上。

   GPU虚拟化模式：

   • 显存：GPU虚拟化配置项。显存值单位为Mi，需为128的整数倍，最小值为128Mi，若配置的显存超过单张GPU卡的显存，将会出现无法调度状况。
   • 算力：GPU虚拟化配置项。算力值单位为%，需为5的倍数，且最大不超过100。算力可以不填写，不填表示显存隔离算力共享。

4. 其余信息都配置完成后，单击“创建”。

通过kubectl命令行创建GPU应用

1. 使用kubectl连接集群。
2. 创建使用GPU的应用。

   创建gpu-app.yaml文件，内容如下：

   • 静态分配

     apiVersion: apps/v1
     kind: Deployment
     metadata:
       name: gpu-app
       namespace: default
       labels:
         app: gpu-app
     spec:
       replicas: 1
       selector:
         matchLabels:
           app: gpu-app
       template: 
         metadata:
           labels:
             app: gpu-app
         spec:
           containers:
           - name: container-1
             image: <your_image_address>     # 请替换为您的镜像地址
             resources:
               limits:
                 nvidia.com/gpu: 200m        # 申请0.2 张卡，取值为1表示独享，小于1表示共享
          schedulerName: volcano            # 开启GPU虚拟化特性但未使用，需指定volcano调度器
           imagePullSecrets:
             - name: default-secret
     说明：

     当前支持隔离显存或同时隔离显存与算力，暂不支持设置为仅隔离算力，即不支持单独设置volcano.sh/gpu-core.percentage。

   • 仅隔离显存：

     apiVersion: apps/v1
     kind: Deployment
     metadata:
       name: gpu-app
       namespace: default
       labels:
         app: gpu-app
     spec:
       replicas: 1
       selector:
         matchLabels:
           app: gpu-app
       template: 
         metadata:
           labels:
             app: gpu-app
         spec:
           containers:
           - name: container-1
             image: <your_image_address>      # 请替换为您的镜像地址
             resources:
               limits:
                 volcano.sh/gpu-mem.128Mi: 5  # 该Pod分配的显存大小，以128Mi为单位
           schedulerName: volcano            # 使用GPU虚拟化特性必须使用 volcano 调度器
           imagePullSecrets:
             - name: default-secret
   • 同时隔离显存与算力：

     apiVersion: apps/v1
     kind: Deployment
     metadata:
       name: gpu-app
       namespace: default
       labels:
         app: gpu-app
     spec:
       replicas: 1
       selector:
         matchLabels:
           app: gpu-app
       template: 
         metadata:
           labels:
             app: gpu-app
         spec:
           containers:
           - name: container-1
             image: <your_image_address>         # 请替换为您的镜像地址
             resources:
               limits:
                 volcano.sh/gpu-mem.128Mi: 5     # 该Pod分配的显存大小，以128MiB为单位
                 volcano.sh/gpu-core.percentage: 25    # 该Pod分配的算力大小
           schedulerName: volcano                 # 使用GPU虚拟化特性必须使用 volcano 调度器
           imagePullSecrets:
             - name: default-secret

   表1 关键参数说明

   参数	是否必选	描述
   nvidia.com/gpu	否	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。 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.
   volcano.sh/gpu-mem.128Mi	否	显存值单位为128MiB，需为正整数，比如配置5，则表示128MiB*5=640MiB。若配置的显存超过单张GPU卡的显存，将会出现无法调度状况。
   volcano.sh/gpu-core.percentage	否	算力值单位为%，需为5的倍数，且最大不超过100。 暂不支持设置为仅隔离算力，即不支持单独设置volcano.sh/gpu-core.percentage。

3. 执行以下命令，创建应用。

   kubectl apply -f gpu-app.yaml

验证GPU虚拟化隔离能力