GPU故障处理

前提条件

• 集群版本在v1.27及以上。
• 如需将GPU事件同步上报至AOM，集群中需安装云原生日志采集插件，您可前往AOM服务查看CCE AI套件（NVIDIA GPU）插件隔离事件。

CCE AI套件（NVIDIA GPU）插件异常事件上报与隔离

当GPU显卡出现异常时，CCE AI套件（NVIDIA GPU）插件将上报异常事件，系统将根据事件信息隔离存在问题的GPU设备，具体请参见表1 GPU插件隔离事件。

故障定位步骤

• NVML显存重映射行数查询异常

  GPU驱动或GPU设备存在异常，请根据GPU设备所在的节点类型（ECS或BMS），联系对应的客服进行处理。

• GPU设备DBE错误与SBE错误总数过高

  GPU驱动或GPU设备存在异常，请根据GPU设备所在的节点类型（ECS或BMS），联系对应的客服进行处理。

• GPU设备存在Uncorrectable ECC错误
  1. 登录GPU隔离事件发生的节点。
  2. 进入/usr/local/nvidia/bin目录，执行nvidia-smi -q命令。

     若nvidia-smi命令不存在或执行失败，有可能是驱动安装未就绪导致，可以重新安装GPU驱动后，再重试。

  3. 观察执行结果中的ECC ERROR（发生ECC故障的记录）。
     • Correctable Error：不会影响业务，不会触发GPU隔离。
     • Uncorrectable Error：会导致业务中断，会触发GPU隔离。
  4. 若存在Uncorrectable Error，可以尝试通过以下手段恢复：
     1. 配置目标节点污点（taints），驱逐目标节点存量的业务负载。
     2. 重启目标节点。
     3. 若重启后仍有该现象，则需要收集nvidia-smi -q命令的输出，然后根据GPU设备所在的节点类型（ECS或BMS），联系对应的客服进行处理。
• NVML获取设备UUID异常
  1. 登录GPU隔离事件发生的节点。
  2. 进入/usr/local/nvidia/bin目录。
  3. 执行nvidia-smi，观察执行结果中的设备ID，例如：00:0D.0。

     若nvidia-smi命令不存在或执行失败，有可能是驱动安装未就绪导致，可以重新安装GPU驱动后，再重试。

  4. 执行lspci | grep NVIDIA，观察执行结果中的设备ID。
  5. 比对上述两者结果，若存在不匹配的现象，收集两者输出结果，然后根据GPU设备所在的节点类型（ECS或BMS），联系对应的客服进行处理。
• GPU设备存在Xid错误

  基于不同类型的Xid错误，故障处理方案如下：

  • 严重的Xid错误：GPU设备存在异常，请根据GPU设备所在的节点类型（ECS或BMS），联系对应的客服进行处理。
  • 应用程序引起的Xid错误：您可以参考表2了解可能的故障原因，并检查相关程序是否存在问题。若问题仍未解决，请尝试重启程序以恢复GPU的正常功能。
  • 其它常见的Xid错误：基于事件上报的Xid错误码，您可以根据表3 其他Xid错误了解可能原因，并根据Xid报错说明尝试恢复GPU。若无法恢复，您可根据GPU设备所在的节点类型（ECS或BMS），联系对应的客服进行处理。
• 其他常见问题：GPU虚拟化设备可用内存远小于GPU物理显存

  您需要对比GPU卡的物理显存和可用显存，从而确认非GPU虚拟化的容器是否占用显存。具体执行步骤如下：

  1. 登录GPU虚拟化节点。
  2. 执行/usr/local/nvidia/bin/nvidia-smi，观测目标GPU卡的物理显存，记录其序号。
  3. 执行cat /proc/xgpu/{GPU卡序号}/meminfo，注意替换命令中的{GPU卡序号}为步骤2获取的GPU卡序号，观测GPU虚拟化的可用显存。
  4. 比较步骤2和步骤3的可用显存。
     说明：

     由于GPU厂商的驱动程序，本身就会占用一定量的物理显存，量级在300MB左右，这属于正常现象。例如Tesla T4配套510.47.03，驱动程序默认会占用280MiB；而该显存占用与厂商的驱动程序版本也有一定相关性，例如535系列驱动比470系列占用更多。

     若发现GPU虚拟化的可用显存远小于GPU卡的物理显存，一般是因为存在一些非GPU虚拟化发放的容器，占用了显存。

  5. 通过CCE控制台或kubectl命令，将目标节点的GPU负载排空。
  6. 执行rmmod xgpu_km，进行GPU虚拟化模块的删除。
  7. 通过CCE控制台或kubectl命令，将目标节点的nvidia-gpu-device-plugin Pod进行删除。
  8. 等待nvidia-gpu-device-plugin Pod重建完成后，重新按照步骤2和步骤3进行结果核验。

GPU Xid常见错误

Xid错误是NVIDIA驱动程序报告的异常，通过对Xid错误码的捕捉与分析，可以准确定位GPU硬件或驱动层面的故障，快速响应并排除故障。以下给出常见的Xid错误，更多详细信息可参考Nvidia Xid Error。

• 用户程序引起Xid错误：可能涉及程序错误或资源管理问题，具体请参见表2 XID错误（用户程序）。

  表2 Xid错误（用户程序）

  Xid	Xid报错说明
  13	报错信息“GR: SW Notify Error”，表示GPU的图形引擎在运行过程中遇到问题，可能是用户程序越界（概率较大）、非法指令和寄存器、硬件（概率较小）等原因导致的。
  31	报错信息“FIFO: MMU Error”，表示GPU在处理内存访问或命令队列时遇到问题，可能是应用程序的非法地址访问（概率较大）、驱动和硬件（概率较小）等原因导致的。
  43	报错信息“Reset Channel Verif Error”，可能是用户程序出错导致的。
  45	报错信息“OS: Preemptive Channel Removal”，表示GPU上的任务被强制终止，可能是用户程序中止、GPU重置或系统信号（如Control-C或Sigkill）导致的。
  68	报错信息“NVDEC0 Exception”，表示在处理视频解码时发生异常，可能是硬件或驱动的原因，也可能是用户程序的原因。
  137	报错信息“NVLink FLA privilege error”，表示远程MMU报告故障，可能是应用程序级别的原因，也可能是驱动程序或硬件的原因。

• 其他Xid错误：通常与GPU硬件、驱动或系统配置故障相关，具体请参见表3。

  表3 其他Xid错误

  Xid	Xid报错说明
  32	报错信息“PBDMA Error”，通常是PCI的质量问题，会影响GPU设备的正常使用。
  48	报错信息“DBE (Double Bit Error) ECC Error”，表示GPU检测出不可修复的错误，需要重置GPU。
  63	报错信息“ECC Page Retirement or Row Remapping”，表示当应用程序遇到GPU显存硬件错误时，NVIDIA自纠错机制会将会对错误的内存区域进行retire或者remap。并且相关的retirement和remapped信息会记录到infoROM中，后续再遇到相同问题时将不再报错。该报错信息一般不影响GPU设备的正常使用。
  64	报错信息“ECC Page Retirement or Row Remapping”，与Xid 63的触发场景类似。Xid 63代表retirement和remapped信息成功记录到了infoROM，后续将不再报错。而Xid 64代表该记录操作失败，后续遇到相同问题将继续报错。该报错信息一般不影响GPU设备的正常使用。
  74	报错信息“NVLink Error”，表示GPU间通过NVLink或NVSwitch连接时出现问题，会影响GPU设备的正常使用。
  79	报错信息“GPU has fallen off the bus”，表示GPU掉卡，硬件故障。
  93	报错信息“Non-fatal violation of provisioned InfoROM wear limit”，表示GPU的InfoROM（存储设备配置和状态信息的只读存储器）的写入次数接近或超过了预设的磨损限制，一般不会影响GPU设备的正常使用。
  94	报错信息“Contained ECC error occurred”，表示GPU成功抑制不可纠正的ECC错误（Uncorrectable ECC Error），避免错误扩散到整个系统。该报错信息一般不影响GPU设备的正常使用。
  95	报错信息“Uncontained ECC error occurred”，表示GPU未能抑制不可纠正的ECC错误，且运行在该GPU的所有程序都已经受到影响。
  110	报错信息“Security fault error”，表示硬件故障。
  119	报错信息“GSP RPC Timeout”，表示GPU系统处理器超时。如果持续发生，需要重启GPU或节点
  120	报错信息“GSP Error”，表示GPU系统处理器报错。如果持续发生，需要重启GPU或节点
  121	报错信息“C2C Link corrected error”，表示C2C NVLink发生错误但已被纠正。您可以在合适的时间重启GPU，保证连接长期稳定。
  140	报错信息“ECC unrecovered error”，表示GPU驱动程序在GPU内存中观察到不可纠正错误，需要重置GPU。