指导k8s按照规定分配gpu/npu设备
来源:stackoverflow
时间:2024-02-18 09:09:22 129浏览 收藏
“纵有疾风来,人生不言弃”,这句话送给正在学习Golang的朋友们,也希望在阅读本文《指导k8s按照规定分配gpu/npu设备》后,能够真的帮助到大家。我也会在后续的文章中,陆续更新Golang相关的技术文章,有好的建议欢迎大家在评论留言,非常感谢!
我在一台机器上有多个 GPU 卡,我需要让 k8s 按照我设置的一些规则分配 GPU/NPU 设备。
例如,假设有 8 个 id 为 0-7 的 GPU 卡,并且只有 device0、device1、device6 和 device7 可用。现在我需要创建一个包含 2 个设备的 pod,这两个设备必须是 (device0, device1) 或 (device6, device7)。其他设备组合(例如(device0、device6))无效。
有什么办法可以做到这一点吗?我使用的是1.18版本的kubernetes并实现了我自己的设备插件。
解决方案
我不明白你为什么要写这样的规则:
如果你想限制 gpu 的数量,你应该使用 limits
和 requests
,这在 Schedule GPUs 上有很好的解释。
因此,您可以将资源限制为仅 4 个 gpu,如下所示:
apiversion: v1 kind: pod metadata: name: cuda-vector-add spec: restartpolicy: onfailure containers: - name: cuda-vector-add # https://github.com/kubernetes/kubernetes/blob/v1.7.11/test/images/nvidia-cuda/dockerfile image: "k8s.gcr.io/cuda-vector-add:v0.1" resources: limits: nvidia.com/gpu: 4 # requesting 1 gpu
如果不同节点上有不同类型的 gpu,您可以使用 labels
,您可以在此处阅读 Clusters containing different types of GPUs。
如果您的节点运行不同版本的 gpu,则使用节点标签和节点选择器将 pod 调度到适当的 gpu。以下是此工作流程的说明:
作为节点引导的一部分,识别节点上的 gpu 硬件类型并将其公开为节点标签。
nvidia_gpu_name=$(nvidia-smi --query-gpu=gpu_name --format=csv,noheader --id=0) source /etc/default/kubelet kubelet_opts="$kubelet_opts --node-labels='alpha.kubernetes.io/nvidia-gpu-name=$nvidia_gpu_name'" echo "kubelet_opts=$kubelet_opts" > /etc/default/kubelet
通过节点亲和性规则指定 pod 可以使用的 gpu 类型。
kind: pod apiVersion: v1 metadata: annotations: scheduler.alpha.kubernetes.io/affinity: > { "nodeAffinity": { "requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution": { "nodeSelectorTerms": [ { "matchExpressions": [ { "key": "alpha.kubernetes.io/nvidia-gpu-name", "operator": "In", "values": ["Tesla K80", "Tesla P100"] } ] } ] } } } spec: containers: - name: gpu-container-1 resources: limits: alpha.kubernetes.io/nvidia-gpu: 2
这将确保 pod 被调度到具有 tesla k80 或 tesla p100 nvidia gpu 的节点。
您可以在unofficial-kubernetes Scheduling gpus上找到其他相关信息。
今天关于《指导k8s按照规定分配gpu/npu设备》的内容就介绍到这里了,是不是学起来一目了然!想要了解更多关于的内容请关注golang学习网公众号!
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