监控和隔离GPU资源_共享GPU管理_Kubernetes集群用户指南

阿里云容器服务Kubernetes版（ACK）通过托管的Prometheus，可以提升GPU资源管理的可见性。通过昊天cGPU，在无需修改现有GPU程序的前提下，保障多个容器共享同一个GPU时，实现彼此互相隔离。本文以实际示例介绍如何通过托管的Prometheus查看GPU的显存使用，以及如何通过昊天cGPU实现资源隔离。

前提条件

GPU集群为标准专有版，且Kubernetes版本不低于1.16。
开通ARMS。
使用主账号登录RAM控制台，为主账号授权arms-prometheus功能。
GPU硬件为telsa P4、telsa P100、 telsa T4或telsa v100（16 GB）。

背景信息

推动人工智能不断向前的动力来自于强大的算力、海量的数据和优化的算法，而Nvidia GPU是最流行的异构算力提供者，是高性能深度学习的基石。GPU的价格不菲，从使用率的角度来看，模型预测场景下，应用独占GPU模式会造成计算资源的浪费。共享GPU模式可以提升资源利用率，但需要考虑如何达到成本和QPS平衡的最优，以及如何保障应用的SLA。

通过托管Prometheus监控独享GPU

登录ARMS控制台。
在左侧导航栏中，单击Prometheus监控。
在Prometheus监控页面中，选择集群所在地域，然后单击目标集群操作列的安装。
在确认对话框中，单击确认。
插件安装过程需要2分钟左右。安装插件完毕后，已安装插件列中将显示全部已安装的插件。

通过命令行部署以下示例应用，详情请参见通过命令管理应用。

apiVersion: apps/v1beta1
kind: StatefulSet

metadata:
  name: app-3g-v1
  labels:
    app: app-3g-v1
spec:
  replicas: 1
  serviceName: "app-3g-v1"
  podManagementPolicy: "Parallel"
  selector: # define how the deployment finds the pods it manages
    matchLabels:
      app: app-3g-v1
  updateStrategy:
    type: RollingUpdate
  template: # define the pods specifications
    metadata:
      labels:
        app: app-3g-v1
    spec:
      containers:
      - name: app-3g-v1
        image: registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/tensorflow-samples/cuda-malloc:3G
        resources:
          limits:
            nvidia.com/gpu: 1

部署成功后，查看应用的状态，可以知道应用的名称是app-3g-v1-0。

kubectl get po
NAME          READY   STATUS    RESTARTS   AGE
app-3g-v1-0   1/1     Running   1          2m56s

单击目标集群操作列中的GPU APP。
可以看到该应用的GPU显存占用率仅为20%，存在80%的浪费。而它使用的显存稳定在3.4 GB左右，而总显存为16 GB左右。因此一个应用独占一张GPU卡的模式比较浪费，可以考虑通过使用cGPU（container GPU）将多个应用部署在同一个GPU卡上。

实现多容器共享cGPU

为带有GPU设备的节点打标签。
1. 登录容器服务管理控制台。
2. 在左侧导航栏中，选择集群 > 节点。
3. 在节点列表页面中，选择所需的集群，然后单击页面右上角的标签管理。
4. 在标签管理页面中，批量选择节点，然后单击添加标签。
5. 在添加对话框中，填写标签名称和值（例如：cGPU和True），单击确定。
安装cGPU相关组件。
1. 登录容器服务管理控制台。
2. 在左侧导航栏中，选择市场 > 应用目录，然后在右侧单击ack-cgpu。
3. 在右侧的创建面板中选择前提条件中创建的集群和命名空间，并单击创建。
4. 执行以下命令安装kubectl-inspect-cgpu工具。
```
# cd /usr/local/bin
# wget http://aliacs-k8s-cn-beijing.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/cgpu/kubectl-inspect-cgpu
# chmod u+x /usr/local/bin/kubectl-inspect-cgpu
```
  说明 kubectl-inspect-gpushare是一个查询节点GPU分配情况的工具。安装该工具前，请确保kubeconfig配置文件已存在，请参见通过kubectl连接Kubernetes集群。
5. 执行以下命令，通过kubectl-inspect-cgpu查看GPU资源。
```
# kubectl inspect cgpu
NAME                       IPADDRESS      GPU0(Allocated/Total)  GPU Memory(GiB)
cn-hangzhou.192.168.2.167  192.168.2.167  0/15                   0/15
----------------------------------------------------------------------
Allocated/Total GPU Memory In Cluster:
0/15 (0%)
```
  说明此时可以发现该节点的GPU资源维度已经从GPU显卡变成GPU显存。

部署共享GPU的工作负载。

修改之前部署应用的yaml文件。

将实例的副本数从1改为2，这样可以指定部署两个负载。而在原有GPU独享的配置下，单个GPU卡智能调度单个容器；修改配置后，可以部署两个Pod实例。
将资源维度从nvidia.com/gpu变为aliyun.com/gpu-mem, 单位也从个变成了GiB。

apiVersion: apps/v1beta1
kind: StatefulSet

metadata:
  name: app-3g-v1
  labels:
    app: app-3g-v1
spec:
  replicas: 2
  serviceName: "app-3g-v1"
  podManagementPolicy: "Parallel"
  selector: # define how the deployment finds the pods it manages
    matchLabels:
      app: app-3g-v1
  template: # define the pods specifications
    metadata:
      labels:
        app: app-3g-v1
    spec:
      containers:
      - name: app-3g-v1
        image: registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/tensorflow-samples/cuda-malloc:3G
        resources:
          limits:
            aliyun.com/gpu-mem: 4

按照GPU显存维度调度重新创建工作负载。

从运行结果看，两个Pod都运行在同一个GPU设备上。

#  kubectl inspect cgpu -d

NAME:       cn-hangzhou.192.168.2.167
IPADDRESS:  192.168.2.167

NAME         NAMESPACE  GPU0(Allocated)
app-3g-v1-0  default    4
app-3g-v1-1  default    4
Allocated :  8 (53%)
Total :      15
--------------------------------------------------------

Allocated/Total GPU Memory In Cluster:  8/15 (53%)

执行以下命令，分别登录到两个容器。

可以看到各自GPU显存的上限已经设置为4301 MiB，也就是在容器内使用的GPU显存不会超过此上限。

kubectl exec -it app-3g-v1-0 nvidia-smi
Mon Apr 13 01:33:10 2020
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 418.87.01    Driver Version: 418.87.01    CUDA Version: 10.1     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  Tesla V100-SXM2...  On   | 00000000:00:07.0 Off |                    0 |
| N/A   37C    P0    57W / 300W |   3193MiB /  4301MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |
|=============================================================================|
+-----------------------------------------------------------------------------+

kubectl exec -it app-3g-v1-1 nvidia-smi
Mon Apr 13 01:36:07 2020
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 418.87.01    Driver Version: 418.87.01    CUDA Version: 10.1     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  Tesla V100-SXM2...  On   | 00000000:00:07.0 Off |                    0 |
| N/A   38C    P0    57W / 300W |   3193MiB /  4301MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |
|=============================================================================|
+-----------------------------------------------------------------------------+

登录到节点，查看GPU的使用情况。

可以看到该GPU被使用的显存资源为两个容器之和，即6396 MiB，因此cGPU资源已经实现了按容器隔离的效果。如果此时登录到容器内尝试申请更多的GPU资源，会直接报出显存分配失败的错误。

kubectl exec -it app-3g-v1-1 bash
root@app-3g-v1-1:/# cuda_malloc -size=1024
cgpu_cuda_malloc starting...
Detected 1 CUDA Capable device(s)

Device 0: "Tesla V100-SXM2-16GB"
  CUDA Driver Version / Runtime Version          10.1 / 10.1
  Total amount of global memory:                 4301 MBytes (4509925376 bytes)
Try to malloc 1024 MBytes memory on GPU 0
CUDA error at cgpu_cuda_malloc.cu:119 code=2(cudaErrorMemoryAllocation) "cudaMalloc( (void**)&dev_c, malloc_size)"

您可以通过 ARMS控制台，从应用和节点两个维度来监控GPU的使用量。

GPU APP：可以查看每个应用的GPU显存用量和占比。
GPU Node：可以查看GPU卡的显存使用量。

使用托管Prometheus来监控共享GPU

当某个应用声明的GPU显存使用量超过了资源上限后，cGPU可以确保其他应用不受影响。

部署一个新的GPU应用。

该应用声明使用的GPU显存是4 GiB，但是它实际使用的GPU显存为6 GiB。

apiVersion: apps/v1beta1
kind: StatefulSet

metadata:
  name: app-6g-v1
  labels:
    app: app-6g-v1
spec:
  replicas: 1
  serviceName: "app-6g-v1"
  podManagementPolicy: "Parallel"
  selector: # define how the deployment finds the pods it manages
    matchLabels:
      app: app-6g-v1
  template: # define the pods specifications
    metadata:
      labels:
        app: app-6g-v1
    spec:
      containers:
      - name: app-6g-v1
        image: registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/tensorflow-samples/cuda-malloc:6G
        resources:
          limits:
            aliyun.com/gpu-mem: 4

执行以下命令，查看Pod的状态。

新应用的pod一直处于CrashLoopBackOff，而之前两个Pod还是正常运行的状态。

# kubectl get pod
NAME          READY   STATUS             RESTARTS   AGE
app-3g-v1-0   1/1     Running            0          7h35m
app-3g-v1-1   1/1     Running            0          7h35m
app-6g-v1-0   0/1     CrashLoopBackOff   5          3m15s

执行以下命令，查看容器的日志报错。

可以看到报错是由于cudaErrorMemoryAllocation造成的。

kubectl logs app-6g-v1-0
CUDA error at cgpu_cuda_malloc.cu:119 code=2(cudaErrorMemoryAllocation) "cudaMalloc( (void**)&dev_c, malloc_size)"

通过托管Prometheus的GPU APP组件来查看容器状态。
可以看到之前的容器一直处于平稳运行之中，并没有受到新部署应用的影响。