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OpenAIOS vGPU scheduler for Kubernetes

build status docker pulls slack discuss Contact Me

支持设备：

英伟达 GPU 寒武纪 MLU 海光 DCU

目录

注意 这个项目已经更名为 project-HAMi, 我们为了兼容性仍然在此保留了旧的项目

简介

第四范式vGPU调度器满足了所有你对于管理GPU集群所需要的能力，包括：

GPU 共享: 每个任务可以只占用一部分显卡，多个任务可以共享一张显卡

可限制分配的显存大小: 你现在可以用显存值（例如3000M）或者显存比例（例如50%）来分配GPU，vGPU调度器会确保任务使用的显存不会超过分配数值

虚拟显存: 你可以超额使用显存，并将内存当作显存的交换区使用

指定GPU型号：当前任务可以通过设置annotation的方式，来选择使用或者不使用某些具体型号的GPU

无侵入: vGPU调度器兼容nvidia官方插件的显卡分配方式，所以安装完毕后，你不需要修改原有的任务文件就可以使用vGPU的功能。当然，你也可以自定义的资源名称

k8s vGPU scheduler 在保留4pd-k8s-device-plugin(4paradigm/k8s-device-plugin)插件功能的基础上，添加了调度模块，以实现多个GPU节点间的负载均衡。k8s vGPU scheduler在原有显卡分配方式的基础上，可以进一步根据显存和算力来切分显卡。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

  1. 需要定制GPU申请的场合，如申请特定大小的vGPU，每个vGPU使用特定比例的算力。
  2. 在多个GPU节点组成的集群中，任务需要根据自身的显卡需求分配到合适的节点执行。
  3. 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。
  4. 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。
  5. 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。

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 >= 1.16
  • glibc >= 2.17
  • kernel version >= 3.10
  • helm > 3.0

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。它还假设您已经安装docker或container并且需要将nvidia-container-runtime配置为要使用的默认低级运行时。

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/libnvidia-container/gpgkey | sudo apt-key add -
curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/$distribution/libnvidia-container.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/libnvidia-container.list

sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
配置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": []
        }
    }
}

systemctl daemon-reload && systemctl restart docker
配置containerd

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

version = 2
[plugins]
  [plugins."io.containerd.grpc.v1.cri"]
    [plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".containerd]
      default_runtime_name = "nvidia"

      [plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".containerd.runtimes]
        [plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".containerd.runtimes.nvidia]
          privileged_without_host_devices = false
          runtime_engine = ""
          runtime_root = ""
          runtime_type = "io.containerd.runc.v2"
          [plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".containerd.runtimes.nvidia.options]
            BinaryName = "/usr/bin/nvidia-container-runtime"

systemctl daemon-reload && systemctl restart containerd

最后，你需要将所有要使用到的GPU节点打上gpu=on标签，否则该节点不会被调度到

$ kubectl label nodes {nodeid} gpu=on

Kubernetes开启vGPU支持

首先使用helm添加我们的vgpu repo

helm repo add vgpu-charts https://4paradigm.github.io/k8s-vgpu-scheduler

随后，使用下列指令获取集群服务端版本

kubectl version

在安装过程中须根据集群服务端版本（上一条指令的结果）指定调度器镜像版本，例如集群服务端版本为1.16.8，则可以使用如下指令进行安装

$ helm install vgpu vgpu-charts/vgpu --set scheduler.kubeScheduler.imageTag=v1.16.8 -n kube-system

你可以修改这里的配置来定制安装

通过kubectl get pods指令看到 vgpu-device-plugin 与 vgpu-scheduler 两个pod 状态为Running 即为安装成功

$ kubectl get pods -n kube-system

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
	  nvidia.com/gpumem: 3000 # 每个vGPU申请3000m显存 （可选，整数类型）
	  nvidia.com/gpucores: 30 # 每个vGPU的算力为30%实际显卡的算力 （可选，整数类型）

如果你的任务无法运行在任何一个节点上（例如任务的nvidia.com/gpu大于集群中任意一个GPU节点的实际GPU数量）,那么任务会卡在pending状态

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。

监控vGPU使用情况

调度器部署成功后，监控默认自动开启，你可以通过

http://{nodeip}:{monitorPort}/metrics

来获取监控数据，其中monitorPort可以在Values中进行配置，默认为31992

grafana dashboard 示例

注意 节点上的vGPU状态只有在其使用vGPU后才会被统计W

更新

只需要更新helm repo，并重新启动整个Chart即可自动完成更新，最新的镜像会被自动下载

$ helm uninstall vgpu -n kube-system
$ helm repo update
$ helm install vgpu vgpu -n kube-system

卸载

$ helm uninstall vgpu -n kube-system

调度策略

调度策略为，在保证显存和算力满足需求的GPU中，优先选择任务数最少的GPU执行任务，这样做可以使任务均匀分配到所有的GPU中

性能测试

使用场景

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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： img

img

测试步骤：

  1. 安装nvidia-device-plugin，并配置相应的参数
  2. 运行benchmark任务
$ kubectl apply -f benchmarks/ai-benchmark/ai-benchmark.yml
  1. 通过kubctl logs 查看结果
$ kubectl logs [pod id]

功能

  • 指定每张物理GPU切分的最大vGPU的数量
  • 限制vGPU的显存
  • 允许通过指定显存来申请GPU
  • 限制vGPU的计算单元
  • 允许通过指定vGPU使用比例来申请GPU
  • 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。

已知问题

  • 目前仅支持计算任务，不支持视频编解码处理。
  • 暂时仅支持MIG的"none"和"mixed"模式，暂时不支持single模式
  • 当任务有字段“nodeName“时会出现无法调度的情况，有类似需求的请使用"nodeSelector"代替

开发计划

  • 支持视频编解码处理
  • 支持Multi-Instance GPUs (MIG)

测试

  • TensorFlow 1.14.0/2.4.1
  • torch1.1.0
  • mxnet 1.4.0
  • mindspore 1.1.1

以上框架均通过测试。

反馈和参与

作者