GPU Addon 설치

Prerequisite

GPU 노드에서 디바이스 확인

$ lspci -nnk | grep -i nvidia

00:05.0 3D controller [0302]: NVIDIA Corporation Device [10de:20b7] (rev a1)
    Subsystem: NVIDIA Corporation Device [10de:1532]
    Kernel modules: nvidiafb

NVIDIA 드라이버 설치
- NVIDIA 드라이버는 사전에 설치되어 있어야 합니다.
- 지원하는 NVIDIA 드라이버는 아래 링크 참조하세요.
- https://catalog.ngc.nvidia.com/orgs/nvidia/containers/driver/tags
폐쇄망 설치일 경우 GPU Addon 이미지 및 차트 업로드합니다.
- 관련 파일 및 업로드 방법은 escho@acornsoft.io 로 문의 바랍니다.

GPU Addon Installation

설치 가능한 애드온 명칭 및 profile 조회
- --kubeconfig 미입력 시 기본값 : ${CUBE_HOME}/config/{{CLUSTER}}/acloud-client-kubeconfig
- --profile 미입력 시 기본 적용 파일 : ${CUBE_HOME}/extends/addon/profile/gpu-operator/default.yaml

$ bin/cubectl addon list
┌────────────────┬─────────┬──────────┬─────────┬─────────────────────────────┐
│ ADDON NAME     │ VERSION │ STATUS   │ PROFILE │ VALUES PATH                 │
├────────────────┼─────────┼──────────┼─────────┼─────────────────────────────┤
│ csi-driver-nfs │ v4.8.0  │ disabled │         │ csi-driver-nfs/default.yaml │
│ gpu-operator   │ v23.9.0 │ disabled │         │ gpu-operator/default.yaml   │
│                │         │          │ redhat  │ gpu-operator/redhat.yaml    │
│                │         │          │ ubuntu  │ gpu-operator/ubuntu.yaml    │
│ kore-board     │ 0.5.5   │ disabled │         │ kore-board/default.yaml     │
└────────────────┴─────────┴──────────┴─────────┴─────────────────────────────┘
Duration 73.639078ms time

${CUBE_HOME}/extends/addon/profile/gpu-operator/default.yaml 설치하려는 OSEXT의 yaml 수정
- default.yaml은 ubuntu와 동일합니다.
- redhat.yaml을 적용하려면 profile 인자값에 해당 파일명을 입력합니다.
  - ex) bin/cubectl addon enable gpu-operator --profile redhat
- 폐쇄망 설치 시 repository 값 앞부분에 "{{ registry_domain }}/" 을 추가합니다.
- repository: repository: nvcr.io/nvidia -> repository: {{ registry_domain }}/repository: nvcr.io/nvidia
- repository: nvcr.io/nvidia/cloud-native -> repository: {{ registry_domain }}/nvcr.io/nvidia/cloud-native
- repository: nvcr.io/nvidia/k8s -> repository: {{ registry_domain }}/nvcr.io/nvidia/k8s

$ vi ${CUBE_HOME}/extends/addon/profile/gpu-operator/default.yaml

Addon 설치

$ bin/cubectl addon enable gpu-operator

addon enable start: gpu-operator ...
addon enable complete: gpu-operator
Duration 52.093538621s time

Addon 설치 확인

$ bin/cubectl addon list
┌────────────────┬─────────┬────────────┬─────────┬─────────────────────────────┐
│ ADDON NAME     │ VERSION │ STATUS     │ PROFILE │ VALUES PATH                 │
├────────────────┼─────────┼────────────┼─────────┼─────────────────────────────┤
│ csi-driver-nfs │ v4.8.0  │ disabled   │         │ csi-driver-nfs/default.yaml │
│ gpu-operator   │ v23.9.0 │ enabled ✅ │         │ gpu-operator/default.yaml   │
│                │         │            │ redhat  │ gpu-operator/redhat.yaml    │
│                │         │            │ ubuntu  │ gpu-operator/ubuntu.yaml    │
│ kore-board     │ 0.5.5   │ disabled   │         │ kore-board/default.yaml     │
└────────────────┴─────────┴────────────┴─────────┴─────────────────────────────┘
Duration 75.061448ms time

$ kubectl get pods -n gpu-operator

NAMESPACE      NAME                                                          READY   STATUS    RESTARTS      AGE   IP             NODE        NOMINATED NODE   READINESS GATES
gpu-operator   gpu-operator-5564789746-rlpzk                                 1/1     Running   0             65s   10.4.185.65    cp-node-1   <none>           <none>
gpu-operator   gpu-operator-node-feature-discovery-gc-78b479ccc6-ngfnd       1/1     Running   0             65s   10.4.211.67    wk-node-1   <none>           <none>
gpu-operator   gpu-operator-node-feature-discovery-master-569bfcd8bc-5xb8h   1/1     Running   0             65s   10.4.111.193   cp-node-3   <none>           <none>
gpu-operator   gpu-operator-node-feature-discovery-worker-dlxxh              1/1     Running   0             65s   10.4.111.194   cp-node-3   <none>           <none>
gpu-operator   gpu-operator-node-feature-discovery-worker-fmlmb              1/1     Running   0             65s   10.4.185.66    cp-node-1   <none>           <none>
gpu-operator   gpu-operator-node-feature-discovery-worker-gqn8z              1/1     Running   0             65s   10.4.238.68    cp-node-2   <none>           <none>
gpu-operator   gpu-operator-node-feature-discovery-worker-pksh4              1/1     Running   0             65s   10.4.109.2     wk-node-2   <none>           <none>
gpu-operator   gpu-operator-node-feature-discovery-worker-xx6gb              1/1     Running   0             65s   10.4.211.66    wk-node-1   <none>           <none>

Addon 삭제

$ bin/cubectl addon disable gpu-operator

MIG(multi instance GPU) 설정 방법

MIG를 지원하는 GPU인 경우

GPU별 지원되는 프로필 확인
- NVIDIA Supported MIG Profiles 공식 가이드 에서 GPU별 지원되는 프로필을 확인합니다.
- MIG 프로필은 configmap/default-mig-parted-config 에서도 확인 가능합니다.
- kubectl describe cm default-mig-parted-config -n gpu-operator
GPU노드에 label에 프로필명 적용

# 1g.5gb 인 경우

$ kubectl label nodes $NODE nvidia.com/mig.config=all-1g.5gb --overwrite

적용 확인 예

$ kubectl -n gpu-operator exec -it nvidia-dcgm-exporter-gc6bm bash

root@nvidia-dcgm-exporter-gc6bm:/# nvidia-smi
Thu Dec  7 06:02:55 2023
+---------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 535.104.12             Driver Version: 535.104.12   CUDA Version: 12.2     |
|-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name                 Persistence-M | Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp   Perf          Pwr:Usage/Cap |         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                                         |                      |               MIG M. |
|=========================================+======================+======================|
|   0  NVIDIA A30                     On  | 00000000:00:05.0 Off |                   On |
| N/A   63C    P0              72W / 165W |                  N/A |     N/A      Default |
|                                         |                      |              Enabled |
+-----------------------------------------+----------------------+----------------------+

+---------------------------------------------------------------------------------------+
| MIG devices:                                                                          |
+------------------+--------------------------------+-----------+-----------------------+
| GPU  GI  CI  MIG |                   Memory-Usage |        Vol|      Shared           |
|      ID  ID  Dev |                     BAR1-Usage | SM     Unc| CE ENC DEC OFA JPG    |
|                  |                                |        ECC|                       |
|==================+================================+===========+=======================|
|  0    3   0   0  |              12MiB /  5952MiB  | 14      0 |  1   0    1    0    0 |
|                  |               0MiB /  8191MiB  |           |                       |
+------------------+--------------------------------+-----------+-----------------------+
|  0    4   0   1  |              12MiB /  5952MiB  | 14      0 |  1   0    1    0    0 |
|                  |               0MiB /  8191MiB  |           |                       |
+------------------+--------------------------------+-----------+-----------------------+
|  0    5   0   2  |              12MiB /  5952MiB  | 14      0 |  1   0    1    0    0 |
|                  |               0MiB /  8191MiB  |           |                       |
+------------------+--------------------------------+-----------+-----------------------+
|  0    6   0   3  |              12MiB /  5952MiB  | 14      0 |  1   0    1    0    0 |
|                  |               0MiB /  8191MiB  |           |                       |
+------------------+--------------------------------+-----------+-----------------------+

+---------------------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                            |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                            GPU Memory |
|        ID   ID                                                             Usage      |
|=======================================================================================|
|  No running processes found                                                           |
+---------------------------------------------------------------------------------------+
root@nvidia-dcgm-exporter-gc6bm:/# nvidia-smi -L
GPU 0: NVIDIA A30 (UUID: GPU-79e36614-3f62-d3dd-cdd0-48b00aa446e0)
  MIG 1g.6gb      Device  0: (UUID: MIG-39f52290-ccf4-5e32-b8b8-cc1877a32051)
  MIG 1g.6gb      Device  1: (UUID: MIG-dbf3834e-128b-5965-88b7-2e3d2fe5a0aa)
  MIG 1g.6gb      Device  2: (UUID: MIG-c735f798-c9d5-5c0e-972c-e0bc6cdb05e7)
  MIG 1g.6gb      Device  3: (UUID: MIG-233d355f-f84e-530d-8526-797b5a867669)

자세한 내용은 NVIDIA MIG 공식 가이드 참조하세요.

Time-Slicing 설정 방법

MIG를 지원하지 않는 장비에서 하나의 GPU 분할 사용

ConfigMap 생성
- Time slicing을 어떻게 나눌지 정의하는 configmap 작성합니다.

# 4개로 분할하는 경우

$ cat <<EOF > time-slicing-config-all.yaml
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: time-slicing-config-all
data:
  any: |-
    version: v1
    flags:
      migStrategy: none
    sharing:
      timeSlicing:
        resources:
        - name: nvidia.com/gpu
          replicas: 4
EOF

$ kubectl apply -n gpu-operator -f time-slicing-config-all.yaml

NVIDIA ClusterPolicy 객체에 생성된 configmap 지정

$ kubectl patch clusterpolicy/cluster-policy -n gpu-operator --type merge -p '{"spec": {"devicePlugin": {"config": {"name": "time-slicing-config-all", "default": "any"}}}}'

적용 확인
- 적용 후 gpu-feature-discovery, nvidia-device-plugin-daemonset pod가 자동으로 재시작되고 그 후에 gpu-node의 describe로 정상적으로 적용되었는지 확인가능합니다.

$ kubectl describe no $GPU-NODE

자세한 내용은 NVIDIA Time-Slicing 공식 가이드 참조하세요.

Last updated 1 month ago