本文通过部署创建GPU共享容器的YAML文件，介绍如何关闭共享GPU显存隔离能力。

前提条件

安装共享GPU组件

操作步骤

  1. 执行以下命令查询集群的GPU共享能力。
    kubectl inspect cgpu
    NAME                      IPADDRESS      GPU0(Allocated/Total)  GPU Memory(GiB)
cn-beijing.192.16x.x.xx3  192.16x.x.xx3  0/15                   0/15
cn-beijing.192.16x.x.xx1  192.16x.x.xx1  0/15                   0/15
cn-beijing.192.16x.x.xx2  192.16x.x.xx2  0/15                   0/15
---------------------------------------------------------------------
Allocated/Total GPU Memory In Cluster:
0/45 (0%)
    说明 如果您想查询GPU共享能力详细信息，请执行命令kubectl inspect cgpu -d。
  2. 使用以下模板部署YAML文件，创建GPU共享容器，同时该容器不使用共享GPU的隔离能力。
    apiVersion: apps/v1beta1
kind: StatefulSet

metadata:
  name: binpack
  labels:
    app: binpack

spec:
  replicas: 1
  serviceName: "binpack-1"
  podManagementPolicy: "Parallel"
  selector: # define how the deployment finds the pods it manages
    matchLabels:
      app: binpack-1

  template: # define the pods specifications
    metadata:
      labels:
        app: binpack-1

    spec:
      containers:
      - name: binpack-1
        image: registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/tensorflow-samples/tensorflow-gpu-mem:10.0-runtime-centos7
        command:
          - python3
          - /app/main.py
        env:
          - name: CGPU_DISABLE #关闭cGPU隔离能力。
            value: "true"
        resources:
          limits:
            # GiB
            aliyun.com/gpu-mem: 3
    说明
    • aliyun.com/gpu-mem：设置GPU显存大小。
    • 关闭共享GPU显存隔离能力：设置容器的环境变量CGPU_DISABLE为true即可关闭cGPU。
  3. 执行以下命令，查看共享GPU调度结果。
    kubectl inspect cgpu
    NAME                      IPADDRESS      GPU0(Allocated/Total)  GPU Memory(GiB)
cn-beijing.192.16x.x.xx1  192.16x.x.xx1  0/15                   0/15
cn-beijing.192.16x.x.xx2  192.16x.x.xx2  0/15                   0/15
cn-beijing.192.16x.x.xx3  192.16x.x.xx3  3/15                   3/15
---------------------------------------------------------------------
Allocated/Total GPU Memory In Cluster:
3/45 (6%)
    节点cn-beijing.192.16x.x.xx3分配了3 GB显存给刚刚创建的容器。

执行结果

您可以通过以下两种方式验证部署的共享GPU显存隔离能力是否被关闭：

  • 方式一：执行以下命令查看部署应用的日志。
    kubectl logs binpack-0 --tail=1
    2020-08-25 08:14:54.927965: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1326] Created TensorFlow device (/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 15024 MB memory) -> physical GPU (device: 0, name: Tesla V100-SXM2-16GB, pci bus id: 0000:00:07.0, compute capability: 7.0)

    从日志中可以看到，容器中的应用程序能够使用的显存为15024 MB，可证明共享GPU显存隔离能力被关闭了（共享GPU显存隔离能力开启时，应用程序能够看到的显存为3 GB）。

  • 方式二：执行以下命令登录容器查看容器被分配显存总量。
    kubectl exec binpack-0 nvidia-smi
    Tue Aug 25 08:23:33 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...  Off  | 00000000:00:07.0 Off |                    0 |
| N/A   33C    P0    55W / 300W |  15453MiB / 16130MiB |      1%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

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

    从输出信息中可以看到宿主机的显存容量为16130 MiB，容器分配到的显存为15453 MiB，可证明共享GPU隔离能力未生效（共享GPU隔离能力开启时，容器分配到的显存为3 GB）。