Codabench平台GPU工作节点配置问题解析与解决方案

Codabench平台GPU工作节点配置问题解析与解决方案

问题背景

在使用Codabench平台运行基于GPU的计算任务时，用户可能会遇到"NVIDIA驱动未找到"的错误提示。这种情况通常发生在尝试在默认CPU队列上运行需要GPU支持的Docker容器时。Codabench平台的默认计算工作节点(worker)仅配置了CPU资源，要使用GPU功能需要用户自行配置专用GPU工作节点。

核心问题分析

当用户遇到"RuntimeError: Found no NVIDIA driver on your system"错误时，表明系统存在以下问题之一：

1. 任务被提交到了默认的CPU队列
2. 虽然配置了GPU工作节点，但节点未能正确识别NVIDIA驱动

解决方案详解

1. 配置GPU工作节点

要启用GPU支持，必须按照以下步骤设置专用GPU工作节点：

1. 准备一台配备NVIDIA GPU的物理机或云主机

2. 确保主机已安装：

   • 最新版NVIDIA显卡驱动
   • Docker引擎
   • NVIDIA Container Toolkit

3. 创建docker-compose.yml配置文件，示例如下：

services:
  worker:
    image: 你的自定义GPU镜像
    container_name: compute_worker
    volumes:
      - /本地路径:/容器内路径
      - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock
    env_file:
      - .env
    restart: unless-stopped
    tty: true  # 关键配置，确保容器保持运行
    runtime: nvidia
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              count: all
              capabilities: [gpu]

2. 常见问题排查

容器不断重启问题

当使用docker ps查看时发现容器状态为"Restarting"，通常是由于：

• 缺少tty: true配置
• NVIDIA驱动未正确安装
• Docker运行时未配置为nvidia

解决方案：

1. 确保docker-compose.yml中包含tty: true配置
2. 验证NVIDIA驱动安装：

   nvidia-smi
   

3. 检查NVIDIA Container Toolkit安装：

   docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi
   

最佳实践建议

1. 基础镜像选择：

   • 推荐使用官方NVIDIA CUDA镜像作为基础
   • 例如：nvidia/cuda:12.4.1-cudnn-runtime-ubuntu20.04

2. 工作节点监控：

   • 定期检查GPU利用率
   • 设置日志轮转防止日志文件过大

3. 多GPU配置：

   • 对于多GPU环境，可通过count: all启用所有GPU
   • 也可指定具体数量如count: 2

总结

在Codabench平台上配置GPU工作节点需要注意完整的NVIDIA软件栈安装和正确的Docker配置。通过合理设置docker-compose.yml文件，特别是确保tty: true和runtime: nvidia等关键配置，可以解决大多数GPU工作节点启动问题。对于更复杂的多GPU环境，还需要考虑资源分配和任务调度策略。