高效运用 GPU：在 Kubernetes 集群中动态管理 GPU 资源

最新推荐文章于 2025-02-16 19:06:37 发布

韩先超

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文章标签： kubernetes 容器云原生

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38320674/article/details/142428914

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GPU（图形处理单元） 是一种专门用于处理图形和图像的处理器，与 CPU（中央处理单元）不同，它具有大量的计算核心，用于并行处理大量的计算任务。GPU 最初设计用于加速图形渲染，但由于其强大的并行计算能力，现已广泛应用于各种计算密集型任务中，如科学计算、机器学习、深度学习和数据分析。

主要特点：

1、高度并行处理能力：GPU 拥有数千个小型处理核心，可以同时处理大量的数据。这使得它在处理并行计算任务时比 CPU 更高效。
2、适合大规模数据处理：GPU 的架构使其特别适合处理大量数据并进行复杂计算，例如训练深度学习模型时需要处理的大规模数据集。
3、高带宽内存：GPU 通常配备高带宽的内存（如 GDDR），以支持快速的数据传输和处理。

Kubernetes 中使用GPU 的原因:

在 Kubernetes 集群中引入GPU 主要是为了提升计算能力，特别是在处理需要大量计算资源的工作负载时。以下是 Kubernetes 使用 GPU 的一些主要原因：

1）加速计算密集型任务

GPU 能够显著加速处理大规模计算任务的速度，比如机器学习和深度学习模型训练、科学计算、数据分析等。这些任务通常需要大量的矩阵运算和并行计算，GPU 的架构正好满足这些需求。

2）提升模型训练效率

在深度学习中，训练模型通常需要处理大量的数据和复杂的计算。使用 GPU 可以大大缩短训练时间，提高模型的开发效率。例如，使用 GPU 进行深度学习训练，可以将训练时间从数周缩短到数天或更短。

3）高效的资源利用

Kubernetes 的容器化和调度功能可以高效地利用 GPU 资源。通过将 GPU 资源纳入Kubernetes 的调度机制，可以更好地管理和分配 GPU 资源，确保计算资源得到充分利用。

4）支持多种应用场景

除了机器学习，GPU 还可以用于其他计算密集型任务，如图像和视频处理、物理仿真等。Kubernetes 的 GPU 支持使得这些应用场景能够在集群中得到有效支持。

5）动态资源分配

Kubernetes 允许动态管理GPU 资源，这意味着你可以根据实际需要动态分配和回收 GPU 资源。这种灵活性使得集群可以更好地应对负载变化，提高资源利用效率。

k8s动态管理gpu资源，具体步骤如下：

1. 确保系统环境支持 GPU

首先，你需要确保你的 CentOS 7.9 系统上已安装适当的 GPU 驱动程序和 CUDA 工具包。

安装 NVIDIA 驱动程序:

sudo yum install epel-release
sudo yum install dkms
sudo yum install nvidia-driver nvidia-settings

安装 CUDA 工具包:

访问 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads页面，下载并按照说明安装合适的版本。

2. 安装 Kubernetes GPU 插件

Kubernetes 使用NVIDIA 的 GPU 插件来管理和调度 GPU 资源。以下是安装步骤：

2.1. 安装 NVIDIA Device Plugin

下载并部署 NVIDIA Device Plugin DaemonSet：

kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/k8s-device-plugin/v0.13.0/nvidia-device-plugin.yml

2.2. 验证插件安装

检查插件是否正常运行:

kubectl get pods -n kube-system | grep nvidia

3. 配置 GPU 资源在 Pod 中使用

在 Pod 中使用 GPU 资源，需要在 Pod 的配置文件中指定请求和限制 GPU 资源。下面是一个示例 Pod 配置文件：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: gpu-example
spec:
  containers:
  - name: cuda-container
    image: nvidia/cuda:11.2.0-base
    resources:
      limits:
        nvidia.com/gpu: 1 # 请求 1 个 GPU
command: ["nvidia-smi", "-L"]

1）创建 Pod:

kubectl apply -f gpu-pod.yaml

2）检查 GPU 资源分配:

kubectl describe pod gpu-example

4. 集群级别的 GPU 调度和限制

为了更细粒度地控制 GPU 资源的使用，可以在集群中配置 GPU 限制和调度策略。

4.1. 配置资源请求和限制

设置资源请求和限制: 在部署或 StatefulSet 配置文件中，确保指定 GPU 资源请求和限制，例如：

resources:
  requests:
    nvidia.com/gpu: 1
  limits:
    nvidia.com/gpu: 1

4.2. 使用 GPU 资源配额

创建 ResourceQuota:

apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
  name: gpu-quota
spec:
  hard:
    requests.nvidia.com/gpu: "10"
limits.nvidia.com/gpu: "10"

kubectl apply -f gpu-quota.yaml

4.3 节点标签和污点
为 GPU 节点打标签:

kubectl label nodes <node-name> gpu=true

设置污点以控制调度:

kubectl taint nodes <node-name> gpu=true:NoSchedule

在 Pod 配置文件中设置节点选择器:

spec:
  nodeSelector:
gpu: "true"

总结:

以上步骤涵盖了从安装 NVIDIA 驱动程序到在 Kubernetes 中配置和使用 GPU 资源的整个过程。通过动态管理 GPU 资源，你可以更高效地利用 GPU 资源，支持各种高性能计算任务。

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