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调度 GPU

配置和调度 GPU 成一类资源以供集群中节点使用。
特性状态: Kubernetes v1.26 [stable]

Kubernetes 支持使用设备插件来跨集群中的不同节点管理 AMD 和 NVIDIA GPU(图形处理单元),目前处于稳定状态。

本页介绍用户如何使用 GPU 以及当前存在的一些限制。

使用设备插件

Kubernetes 实现了设备插件(Device Plugin),让 Pod 可以访问类似 GPU 这类特殊的硬件功能特性。

作为集群管理员,你要在节点上安装来自对应硬件厂商的 GPU 驱动程序,并运行来自 GPU 厂商的对应设备插件。以下是一些厂商说明的链接:

一旦你安装了插件,你的集群就会暴露一个自定义可调度的资源,例如 amd.com/gpunvidia.com/gpu

你可以通过请求这个自定义的 GPU 资源在你的容器中使用这些 GPU,其请求方式与请求 cpumemory 时相同。 不过,在如何指定自定义设备的资源请求方面存在一些限制。

  • GPU 只能在 limits 部分指定,这意味着:
    • 你可以指定 GPU 的 limits 而不指定其 requests,因为 Kubernetes 将默认使用限制 值作为请求值。
    • 你可以同时指定 limitsrequests,不过这两个值必须相等。
    • 你不可以仅指定 requests 而不指定 limits

以下是一个 Pod 请求 GPU 的示例清单:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: example-vector-add
spec:
  restartPolicy: OnFailure
  containers:
    - name: example-vector-add
      image: "registry.example/example-vector-add:v42"
      resources:
        limits:
          gpu-vendor.example/example-gpu: 1 # 请求 1 个 GPU

集群内存在不同类型的 GPU

如果集群内部的不同节点上有不同类型的 NVIDIA GPU, 那么你可以使用节点标签和节点选择器来将 Pod 调度到合适的节点上。

例如:

# 为你的节点加上它们所拥有的加速器类型的标签
kubectl label nodes node1 accelerator=example-gpu-x100
kubectl label nodes node2 accelerator=other-gpu-k915

这个标签键 accelerator 只是一个例子;如果你愿意,可以使用不同的标签键。

自动节点标签

如果你在使用 AMD GPU,你可以部署 Node Labeller, 它是一个 控制器, 会自动给节点打上 GPU 设备属性标签。

对于 NVIDIA GPU,GPU feature discovery 提供了类似功能。

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最后修改 March 20, 2023 at 11:24 AM PST: [zh-cn] sync scheduling-gpus.md (de6f0bc826)