使用Karpenter通过时间切片管理GPU节点

本文介绍了如何使用Karpenter在Kubernetes中管理GPU节点，通过NVIDIA k8s插件实现GPU时间切片，降低云服务成本。作者详细阐述了架构设计、部署步骤和配置细节，旨在提供一种更经济、灵活的GPU资源调度方案。

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导语

在机器学习领域，我们经常使用 GPU 来加速计算工作负载。但现在的企业和开发者都更热衷于“上云”。有了云计算，使用云服务，用多少付多少，也就能降低运营成本了。

当你拥有数十个在不同时间段需要用到 GPU 的应用程序时，怎么以更低成本，怎么更灵活地在云服务器中调度资源，就会变成一件非常重要的事情。

作者介绍

Jina AI 云架构研发工程师陶然

问题

那么，如何优化云服务中 GPU 的使用成本呢？在使用虚拟机时，哪怕你不需要全天候的服务，你也必须持续为所有的设备付费。相比于虚拟机，容器拥有更高的资源使用效率，作为容器界的扛把子，kubernetes 提供了弹性的节点缩放方式。

因为我使用的是 Amazon EKS，所以本文选择了 Karpenter 作为节点缩放器。Karpenter 是一个为 Kubernetes 构建的开源自动扩缩容项目，你可以通过此文档[1] 了解更多关于 Karpenter 的信息。

想要管理多个 GPU 节点，还需要用到 NVIDIA 的 k8s 插件[2]。这是一个 Daemonset(守护进程)，提供了以下自动化的功能：

• 公开集群每个节点上的 GPU 数量
• 实时追踪 GPU 的运行状况
• 在 Kubernetes 集群中运行启用 GPU 的容器

除此之外，它还支持时间切片[3]，使得用户可以在 Pod （Kubernetes 的最小调度对象）之间共享 GPU，从而节省成本。

Karpenter 本身也为节点提供了自动缩放功能，也就是说，只有在需要算力时，才会创建 GPU 实例，并且可以根据实际需求修改应用实例的调度规则。除了降低成本之外，也能更灵活地把 GPU 资源调度到 kubernetes 集群中的应用程序。

架构

基础架构

组件

这个架构非常简单易懂：应用程序选择了一个带有选择器(selector)的 karpenter 制备器(provisioner)，接着，karpenter 制备器根据启动模板创建节点。

部署

接下来最重要的问题是如何去部署它，仍有一些细节需要考虑清楚：

• 如何将 NVIDIA k8s 插件部署到仅有 GPU 的节点
• 如何配置共享的 GPU 节点以使用时间切片，而不影响其他节点
• 如何在启动模板中自动更新节点 AMI，以便节点可以使用最新的镜像
• 如何设置 karpenter 制备器

下面我将逐一讲解。

首先，我们安装 karpenter，并使用 terraform 设置制备器。也可以参考官方文档，在 Amazon EKS 中手动安装 karpenter。如果你已经有 EKS 以及karpenter，可以跳过这一步。

不妨参考这个 GitHub repo[4]。

制备器

resource "kubectl_manifest" "karpenter_provisioner_gpu_shared" {  yaml_body = <<-YAML  apiVersion: karpenter.sh/v1alpha5  kind: Provisioner  metadata:    name: gpu-shared  spec:    ttlSecondsAfterEmpty: 300    labels:      jina.ai/node-type: gpu-shared      jina.ai/gpu-type: nvidia      nvidia.com/device-plugin.config: shared_gpu    requirements:     &nbs