kubernetes整合GPU原理

小白QAQ555發表於2023-03-13
GPU

這裡以Nvidia GPU裝置如何在Kubernetes中管理排程為例研究， 工作流程分為以下兩個方面：

  • 如何在容器中使用GPU
  • Kubernetes 如何排程GPU

容器中使用GPU

想要在容器中的應用可以操作GPU， 需要實兩個目標：

  • 容器中可以檢視GPU裝置
  • 容器中執行的應用，可以透過Nvidia驅動操作GPU顯示卡

在應用程式中使用 GPU，由於需要安裝 nvidia driver， Docker 引擎並沒有原生支援。因此也就無法直接在容器中訪問 GPU 資源。

為了解決容器中無法訪問 GPU 資源的問題，有以下方案：

1、無nvidia-docker
在早期的時候，沒有nvidia-docker，可以透過在容器內再部署一遍nvidia GPU驅動解決。同理，其他裝置如果想在容器裡使用，也可以採用在容器裡重新安裝一遍驅動解決。
2、nvidia-docker1.0
nvidia-docker是英偉達公司專門用來為docker容器使用nvidia GPU而設計的，設計方案就是把宿主機的GPU驅動檔案對映到容器內部使用，可以透過tensorflow生成GPU驅動資料夾。
3、nvidia-docker2.0
nvidia-docker2.0對nvidia-docker1.0進行了很大的最佳化，不用再對映宿主機GPU驅動了，直接把宿主機的GPU執行時對映到容器即可。啟動方式示例：

nvidia-docker run -d -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all --name nvidia_docker_test  nvidia/cuda:10.0-base /bin/sh -c "while true; do echo hello world; sleep 1; done"

4、安裝docker19.03及以上版本，已經內建了nvidia-docker，無需再單獨部署nvidia-docker了。安裝方式如下：

安裝docker：
yum install -y yum-utils
yum-config-manager     --add-repo     https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo
yum-config-manager --enable docker-ce-nightly
yum-config-manager --enable docker-ce-test
yum install docker-ce docker-ce-cli containerd.io
systemctl start docker

安裝nvidia-container-toolkit
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.repo | sudo tee /etc/yum.repos.d/nvidia-docker.repo
sudo yum install -y nvidia-container-toolkit
sudo systemctl restart docker

啟動容器：
docker run --gpus all nvidia/cuda:10.0-base /bin/sh -c "while true; do echo hello world; sleep 1; done"
進入容器並輸入nvidia-smi驗證。

在容器中重新安裝 nvidia driver，容器啟動的時候將 nvidia gpu 作為符號裝置傳遞進來。這種方案的問題在於宿主機和容器內安裝的 nvidia driver 版本可能不一致，因此 docker image 無法在多機間共享。這就喪失了 docker 的主要優勢。

因此，為了在保持 docker image 遷移性的同時可以方便的使用 gpu，nvidia 提出了 nvidia docker 的方案。

參考文獻：https://developer.nvidia.com/blog/gpu-containers-runtime/

NVIDIA 容器執行時 Docker GPU

容器啟動流程大致為：docker --> dockerd --> docker-containerd-shim --> nvidia-container-runtime-hook --> libnvidia-container--> nvidia-driver。

docker客戶端將建立容器的請求傳送給dockerd, 當dockerd收到請求任務之後將請求傳送給docker-containerd-shim，nvidia-container-runtime建立容器時，先執行nvidia-container-runtime-hook這個hook去檢查容器是否需要使用GPU(透過環境變數NVIDIA_VISIBLE_DEVICES來判斷)。如果需要則呼叫libnvidia-container來暴露GPU給容器使用。否則則走預設的runc邏輯。

Nvidia-docker

專案地址：https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker

Nvidia提供Nvidia-docker專案，它是透過修改Docker的Runtime為nvidia runtime工作，當我們執行 nvidia-docker create 或者 nvidia-docker run 時，它會預設加上 --runtime=nvidia 引數。將runtime指定為nvidia。

nvidia-docker是在docker的基礎上做了一層封裝，透過 nvidia-docker-plugin把硬體裝置在docker的啟動命令上新增必要的引數。

gpu-containers-runtime

gpu-containers-runtime 是一個NVIDIA維護的容器 Runtime，它在runc的基礎上，維護了一份 Patch， 在容器啟動前，注入一個 prestart 的hook 到容器的Spec中（hook的定義可以檢視 OCI規範 ）。這個hook 的執行時機是在容器啟動後（Namespace已建立完成），容器自定義命令(Entrypoint)啟動前。

gpu-containers-runtime-hook

gpu-containers-runtime-hook 是一個簡單的二進位制包，定義在Nvidia container runtime的hook中執行。 目的是將當前容器中的資訊收集並處理，轉換為引數呼叫 nvidia-container-cli 。主要處理以下引數：

  • 根據環境變數 NVIDIA_VISIBLE_DEVICES 判斷是否會分配GPU裝置，以及掛載的裝置ID。如果是未指定或者是 void ，則認為是非GPU容器，不做任何處理。 否則呼叫 nvidia-container-cli ， GPU裝置作為 --devices 引數傳入
  • 環境環境變數 NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES 判斷容器需要被對映的 Nvidia 驅動庫。
  • 環境變數 NVIDIA_REQUIRE_* 判斷GPU的約束條件。 例如 cuda>=9.0 等。 作為 --require= 引數傳入
  • 傳入容器程式的Pid

gpu-containers-runtime-hook 做的事情，就是將必要的資訊整理為引數，傳給 nvidia-container-cli configure 並執行。

nvidia-container-cli

專案地址：https://github.com/NVIDIA/libnvidia-container，基於c語言

nvidia-container-cli 是一個命令列工具，用於配置Linux容器對GPU 硬體的使用。支援

  • list: 列印 nvidia 驅動庫及路徑
  • info: 列印所有Nvidia GPU裝置
  • configure： 進入給定程式的名稱空間，執行必要操作保證容器內可以使用被指定的GPU以及對應能力（指定 Nvidia 驅動庫）。 configure是我們使用到的主要命令，它將Nvidia 驅動庫的so檔案 和 GPU裝置資訊， 透過檔案掛載的方式對映到容器中。

docker 19.03之後，預設支援NVIDIA GPU。

參考文獻：https://collabnix.com/introducing-new-docker-cli-api-support-for-nvidia-gpus-under-docker-engine-19-03-0-beta-release/

kubernetes中使用GPU

參考資源：https://kubernetes.io/zh/docs/tasks/manage-gpus/scheduling-gpus/#deploying-amd-gpu-device-plugin

Kubernetes 提供了Device Plugin 的機制，用於異構裝置的管理場景。原理是會為每個特殊節點上啟動一個針對某個裝置的DevicePlugin pod， 這個pod需要啟動grpc服務， 給kubelet提供一系列介面。

整個 Device Plugin 的工作流程可以分成兩個部分：

  • 一個是啟動時刻的資源上報；
  • 另一個是使用者使用時刻的排程和執行。

Device Plugin 的開發主要包括最關注與最核心的兩個事件方法：

  • 其中 ListAndWatch 對應資源的上報，同時還提供健康檢查的機制。當裝置不健康的時候，可以上報給 Kubernetes 不健康裝置的 ID，讓 Device Plugin Framework 將這個裝置從可排程裝置中移除；
  • 而 Allocate 會被 Device Plugin 在部署容器時呼叫，傳入的引數核心就是容器會使用的裝置 ID，返回的引數是容器啟動時，需要的裝置、資料卷以及環境變數。

Nvidia GPU Device Plugin

為了能夠在Kubernetes中管理和排程GPU， Nvidia提供了Nvidia GPU的Device Plugin。

專案地址：https://github.com/NVIDIA/k8s-device-plugin

主要功能如下：

  • 支援ListAndWatch 介面，上報節點上的GPU數量。
  • 支援Allocate介面， 支援分配GPU的行為。

排程流程

整個Kubernetes排程GPU的過程如下：

  • GPU Device plugin 部署到GPU節點上，透過 ListAndWatch 介面，上報註冊節點的GPU資訊和對應的DeviceID。
  • 當有宣告 nvidia.com/gpu 的GPU Pod建立出現，排程器會綜合考慮GPU裝置的空閒情況，將Pod排程到有充足GPU裝置的節點上。
  • 節點上的kubelet 啟動Pod時，根據request中的宣告呼叫各個Device plugin 的 allocate介面， 由於容器宣告瞭GPU。 kubelet 根據之前 ListAndWatch介面收到的Device資訊，選取合適的裝置，DeviceID 作為引數，呼叫GPU DevicePlugin的 Allocate 介面。
  • GPU DevicePlugin ，接收到呼叫，將DeviceID 轉換為 NVIDIA_VISIBLE_DEVICES 環境變數，返回kubelet。
  • kubelet將環境變數注入到Pod， 啟動容器。
  • 容器啟動時， gpu-container-runtime 呼叫 gpu-containers-runtime-hook。
  • gpu-containers-runtime-hook 根據容器的 NVIDIA_VISIBLE_DEVICES 環境變數，轉換為 --devices 引數，呼叫 nvidia-container-cli prestart。
  • nvidia-container-cli 根據 --devices ，將GPU裝置對映到容器中。 並且將宿主機的Nvidia Driver Lib 的so檔案也對映到容器中。 此時容器可以透過這些so檔案，呼叫宿主機的Nvidia Driver。

在k8s中啟用GPU支援

必要條件：

  • NVIDIA 驅動程式 ~= 384.81
  • nvidia-docker 版本 > 2.0
  • docker 配置為 nvidia 作為預設執行時。
  • Kubernetes 版本 >= 1.10
$ kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/k8s-device-plugin/v0.11.0/nvidia-device-plugin.yml

執行GPU作業

部署守護程式後，可以使用nvidia.com/gpu資源型別請求 NVIDIA GPU：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: gpu-pod
spec:
  containers:
    - name: cuda-container
      image: nvcr.io/nvidia/cuda:9.0-devel
      resources:
        limits:
          nvidia.com/gpu: 2 # requesting 2 GPUs
    - name: digits-container
      image: nvcr.io/nvidia/digits:20.12-tensorflow-py3
      resources:
        limits:
          nvidia.com/gpu: 2 # requesting 2 GPUs

AMD GPU Device Plugin

專案地址：https://github.com/RadeonOpenCompute/k8s-device-plugin

在k8s中啟用GPU支援

必要條件：

  • 支援 ROCm 的機器
  • ROCm 核心（安裝指南）或最新的 AMD GPU Linux 驅動程式（安裝指南）
  • --allow-privileged=true對於 kube-apiserver 和 kubelet（僅當裝置外掛透過 DaemonSet 部署時才需要，因為裝置外掛容器需要特權安全上下文才能訪問/dev/kfd裝置健康檢查）

部署 AMD 裝置外掛：

kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/RadeonOpenCompute/k8s-device-plugin/r1.10/k8s-ds-amdgpu-dp.yaml

k8s 共享GPU方案

在kubernetes中執行GPU程式，通常都是將一個GPU卡分配給一個容器。這可以實現比較好的隔離性，確保使用GPU的應用不會被其他應用影響；對於深度學習模型訓練的場景非常適合；

但是如果對於模型開發和模型預測的場景就會比較浪費。很多訴求是能夠讓更多的預測服務共享同一個GPU卡上，進而提高叢集中Nvidia GPU的利用率。

阿里雲開源了一個gpushare專案，實現多個pod共享同一塊gpu卡。

核心模組：

  1. GPU Share Scheduler Extender: 利用Kubernetes的排程器擴充套件機制，負責在全域性排程器Filter和Bind的時候判斷節點上單個GPU卡是否能夠提供足夠的GPU Mem，並且在Bind的時刻將GPU的分配結果透過annotation記錄到Pod Spec以供後續Filter檢查分配結果。
  2. GPU Share Device Plugin: 利用Device Plugin機制，在節點上被Kubelet呼叫負責GPU卡的分配，依賴scheduler Extender分配結果執行。

工作流程（gpushare）：
1）GPU Share Device Plugin利用nvml庫查詢到GPU卡的數量和每張GPU卡的視訊記憶體， 透過ListAndWatch()將節點的GPU總視訊記憶體（數量 *視訊記憶體）作為另外Extended Resource彙報給Kubelet； Kubelet進一步彙報給Kubernetes API Server。
2）Kubernetes預設排程器在進行完所有過濾(filter)行為後會透過http方式呼叫GPU Share Scheduler Extender的filter方法，找出單卡滿足排程條件的節點和卡。
3）當排程器找到滿足條件的節點，就會委託GPU Share Scheduler Extender的bind方法進行節點和Pod的繫結。
4）當Pod和節點繫結的事件被Kubelet接收到後，Kubelet就會在節點上建立真正的Pod實體，在這個過程中, Kubelet會呼叫GPU Share Device Plugin的Allocate方法, Allocate方法的引數是Pod申請的gpu-mem。

相關文章