vGPU device plugin for Kubernetes

关于

vGPU device plugin 基于NVIDIA官方插件(NVIDIA/k8s-device-plugin)，在保留官方功能的基础上，实现了对物理GPU进行切分，并对显存和计算单元进行限制，从而模拟出多张小的vGPU卡。在k8s集群中，基于这些切分后的vGPU进行调度，使不同的容器可以安全的共享同一张物理GPU，提高GPU的利用率。此外，插件还可以对显存做虚拟化处理（使用到的显存可以超过物理上的显存），运行一些超大显存需求的任务，或提高共享的任务数，可参考性能测试报告。

使用场景

显存、计算单元利用率低的情况，如在一张GPU卡上运行10个tf-serving。
需要大量小显卡的情况，如教学场景把一张GPU提供给多个学生使用、云平台提供小GPU实例。
物理显存不足的情况，可以开启虚拟显存，如大batch、大模型的训练。

性能测试

在测试报告中，我们一共在下面五种场景都执行了ai-benchmark 测试脚本，并汇总最终结果：

测试环境	环境描述
Kubernetes version	v1.12.9
Docker version	18.09.1
GPU Type	Tesla V100
GPU Num	2

测试名称	测试用例
Nvidia-device-plugin	k8s + nvidia官方k8s-device-plugin
vGPU-device-plugin	k8s + VGPU k8s-device-plugin，无虚拟显存
vGPU-device-plugin(virtual device memory)	k8s + VGPU k8s-device-plugin，高负载，开启虚拟显存

测试内容

test id	名称	类型	参数
1.1	Resnet-V2-50	inference	batch=50,size=346*346
1.2	Resnet-V2-50	training	batch=20,size=346*346
2.1	Resnet-V2-152	inference	batch=10,size=256*256
2.2	Resnet-V2-152	training	batch=10,size=256*256
3.1	VGG-16	inference	batch=20,size=224*224
3.2	VGG-16	training	batch=2,size=224*224
4.1	DeepLab	inference	batch=2,size=512*512
4.2	DeepLab	training	batch=1,size=384*384
5.1	LSTM	inference	batch=100,size=1024*300
5.2	LSTM	training	batch=10,size=1024*300

测试结果：

测试步骤：

安装nvidia-device-plugin，并配置相应的参数
运行benchmark任务

$ kubectl apply -f benchmarks/ai-benchmark/ai-benchmark.yml

通过kubctl logs 查看结果

$ kubectl logs [pod id]

功能

指定每张物理GPU切分的vGPU的数量
限制vGPU的显存
限制vGPU的计算单元
对已有程序零改动

实验性功能

虚拟显存

vGPU的显存总和可以超过GPU实际的显存，这时候超过的部分会放到内存里，对性能有一定的影响。

产品限制

分配到节点上任务所需要的vGPU数量，不能大于节点实际GPU数量，你可以使用vGPU调度器来避免这个限制

已知问题

开启虚拟显存时，如果某张物理GPU的显存已用满，而这张GPU上还有空余的vGPU，此时分配到这些vGPU上的任务会失败。
目前仅支持计算任务，不支持视频编解码处理。

开发计划

支持视频编解码处理
支持Multi-Instance GPUs (MIG)

安装要求

NVIDIA drivers >= 384.81
nvidia-docker version > 2.0
docker已配置nvidia作为默认runtime
Kubernetes version >= 1.10

快速入门

GPU节点准备

以下步骤要在所有GPU节点执行。这份README文档假定GPU节点已经安装NVIDIA驱动和nvidia-docker套件。

注意你需要安装的是nvidia-docker2而非nvidia-container-toolkit。因为新的--gpus选项kubernetes尚不支持。安装步骤举例：

# 加入套件仓库
$ distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
$ curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
$ curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list

$ sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-docker2
$ sudo systemctl restart docker

你需要在节点上将nvidia runtime做为你的docker runtime预设值。我们将编辑docker daemon的配置文件，此文件通常在/etc/docker/daemon.json路径：

{
    "default-runtime": "nvidia",
    "runtimes": {
        "nvidia": {
            "path": "/usr/bin/nvidia-container-runtime",
            "runtimeArgs": []
        }
    }
    "default-shm-size": "2G"
}

如果 runtimes 字段没有出现, 前往的安装页面执行安装操作 nvidia-docker

Kubernetes开启vGPU支持

当你在所有GPU节点完成前面提到的准备动作，如果Kubernetes有已经存在的NVIDIA装置插件，需要先将它移除。然后，你能通过下面指令下载我们的Daemonset yaml文件：

$ wget https://raw.githubusercontent.com/4paradigm/k8s-device-plugin/master/nvidia-device-plugin.yml

在这个DaemonSet文件中, 你能发现nvidia-device-plugin-ctr容器有一共4个vGPU的客制化参数：

fail-on-init-error: 布尔类型, 预设值是true。当这个参数被设置为true时，如果装置插件在初始化过程遇到错误时程序会返回失败，当这个参数被设置为false时，遇到错误它会打印信息并且持续阻塞插件。持续阻塞插件能让装置插件即使部署在没有GPU的节点（也不应该有GPU）也不会抛出错误。这样你在部署装置插件在你的集群时就不需要考虑节点是否有GPU，不会遇到报错的问题。然而，这么做的缺点是如果GPU节点的装置插件因为一些原因执行失败，将不容易察觉。现在预设值为当初始化遇到错误时程序返回失败，这个做法应该被所有全新的部署采纳。
device-split-count: 整数类型，预设值是2。NVIDIA装置的分割数。对于一个总共包含N张NVIDIA GPU的Kubernetes集群，如果我们将device-split-count参数配置为K，这个Kubernetes集群将有K * N个可分配的vGPU资源。注意，我们不建议将NVIDIA 1080 ti/NVIDIA 2080 ti device-split-count参数配置超过5，将NVIDIA T4配置超过7，将NVIDIA A100配置超过15。
device-memory-scaling: 浮点数类型，预设值是1。NVIDIA装置显存使用比例，可以大于1（启用虚拟显存，实验功能）。对于有M显存大小的NVIDIA GPU，如果我们配置device-memory-scaling参数为S，在部署了我们装置插件的Kubenetes集群中，这张GPU分出的vGPU将总共包含 S * M显存。每张vGPU的显存大小也受device-split-count参数影响。在先前的例子中，如果device-split-count参数配置为K，那每一张vGPU最后会取得 S * M / K 大小的显存。
device-cores-scaling: 浮点数类型，预设值与device-split-count数值相同。NVIDIA装置算力使用比例，可以大于1。如果device-cores-scaling参数配置为S device-split-count参数配置为K，那每一张vGPU对应的一段时间内 sm 利用率平均上限为S / K。属于同一张物理GPU上的所有vGPU sm利用率总和不超过1。
enable-legacy-preferred: 布尔类型，预设值是false。对于不支持 PreferredAllocation 的kublet（<1.19）可以设置为true，更好的选择合适的device，开启时，本插件需要有对pod的读取权限，可参看 legacy-preferred-nvidia-device-plugin.yml。对于 kubelet >= 1.9 时，建议关闭。

完成这些可选参数的配置后，你能透过下面命令开启vGPU的支持：

$ kubectl apply -f nvidia-device-plugin.yml

运行GPU任务

NVIDIA vGPUs 现在能透过资源类型nvidia.com/gpu被容器请求：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: gpu-pod
spec:
  containers:
    - name: ubuntu-container
      image: ubuntu:18.04
      command: ["bash", "-c", "sleep 86400"]
      resources:
        limits:
          nvidia.com/gpu: 2 # 请求2个vGPUs

现在你可以在容器执行nvidia-smi命令，然后比较vGPU和实际GPU显存大小的不同。

注意: 如果你使用插件装置时，如果没有请求vGPU资源，那容器所在机器的所有vGPU都将暴露给容器。

测试

TensorFlow 1.14.0-1.15.0/2.2.0-2.6.2
torch1.1.0-1.8.0
mxnet 1.4.0
mindspore 1.1.1
xgboost 1.0-1.4
nccl 2.4.8-2.9.9

以上框架均通过测试。

日志

启动日志：在使用vGPU功能的pod中添加环境变量

LIBCUDA_LOG_LEVEL=5

获取vGPU相关的日志：

kubectl logs xxx | grep libvgpu.so

反馈和参与

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