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监控和隔离GPU资源

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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。通过共享GPU方案，能够实现多个应用调度到同一张GPU卡上，并对卡上的每个应用实现显存隔离与算力分割。本文以实际示例介绍如何通过托管的Prometheus查看集群的GPU显存使用，以及验证共享GPU方案。

适用场景

本文示例适用于已开通GPU共享调度功能的ACK专有版集群及ACK Pro版集群。

前提条件

  • 已创建GPU专有版集群，且Kubernetes版本不低于1.16。具体操作，请参见创建专有GPU集群。

  • 已开通ARMS。具体操作，请参见开通ARMS。

  • 已开启阿里云Prometheus监控。具体操作，请参见开启阿里云Prometheus监控。

  • GPU硬件为Tesla P4、Tesla P100、 Tesla T4或Tesla 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

  1. 登录ARMS控制台。

  2. 在左侧导航栏中，单击Prometheus监控。

  3. 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。

  4. 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，已安装大盘列中将显示全部已安装的插件。

  5. 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/v1
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-hangzhou.aliyuncs.com/ai-samples/gpushare-sample:tensorflow-1.5
        command:
        - cuda_malloc
        - -size=4096
        resources:
          limits:
            nvidia.com/gpu: 1

    部署成功后，执行以下命令，查看应用的状态，可以得出应用的名称是app-3g-v1-0。 

    kubectl get pod

    预期输出：

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

  6. 单击目标集群，在目标集群的大盘列表页面，单击名称列的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张GPU卡上。GPU显存利用率

实现多容器共享同一张GPU卡

  1. 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. 在控制台左侧导航栏，单击集群。

    3. 在集群列表页面，单击目标集群名称或者目标集群右侧操作列下的应用管理。

    4. 在集群管理页左侧导航栏，选择节点管理 > 节点。

    5. 在节点管理页面，单击右上角标签与污点管理。

    6. 在标签与污点管理页面中，批量选择Worker节点，然后单击添加标签。

    7. 在添加对话框中，填写指定的标签名称和值（标签的名称为cgpu，值为true），单击确定。

      重要

      如果某个Worker节点设置了标签为cgpu=true，那么该节点将不再拥有独享GPU资源nvidia.com/gpu；如果该节点需要关闭GPU共享功能，请设置标签cgpu的值为false，同时该节点将重新拥有独享GPU资源nvidia.com/gpu。

  2. 安装cGPU相关组件。

    1. 登录容器服务管理控制台。

    2. 在控制台左侧导航栏，选择市场 > 应用市场。

    3. 在应用目录页面搜索ack-cgpu，然后单击ack-cgpu。

    4. 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。

    5. 登录Master节点并执行以下命令查看GPU资源。

      登录Master节点相关步骤，请参见通过kubectl工具连接集群。

      kubectl inspect cgpu

      预期输出：

      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。

  3. 部署共享GPU的工作负载。

    1. 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卡只能调度单个容器；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GB。

      apiVersion: apps/v1
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-hangzhou.aliyuncs.com/ai-samples/gpushare-sample:tensorflow-1.5
        command:
        - cuda_malloc
        - -size=4096
        resources:
          limits:
            aliyun.com/gpu-mem: 4   #每个Pod申请4 GB显存，因为replicas值为2，所以该应用总共申请8 GB显存

    2. 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

      预期输出：

      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%)

    3. 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。

      • 执行以下命令登录app-3g-v1-0容器。

        kubectl exec -it app-3g-v1-0 nvidia-smi

        预期输出：

        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      |
|=============================================================================|
+-----------------------------------------------------------------------------+

      • 执行以下命令登录app-3g-v1-1容器。

        kubectl exec -it app-3g-v1-1 nvidia-smi

        预期输出：

        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      |
|=============================================================================|
+-----------------------------------------------------------------------------+

    4. 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。

      1. 执行以下命令，登录到节点。

        kubectl exec -it app-3g-v1-1 bash

      2. 执行以下命令， 查看GPU的使用情况。

        cuda_malloc -size=1024

        预期输出：

        gpu_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 App

  • GPU Node：可以查看GPU卡的显存使用量。GPU node

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，共享GPU方案中的GPU显存隔离模块可以确保其他应用不受影响。

  1. 部署一个新的GPU应用。

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

    apiVersion: apps/v1
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 #每个Pod申请了4 GB显存，副本数为1，该应用总共申请4 GB显存

  2. 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

    预期输出：

    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

  3. 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

    预期输出：

    CUDA error at cgpu_cuda_malloc.cu:119 code=2(cudaErrorMemoryAllocation) "cudaMalloc( (void**)&dev_c, malloc_size)"

  4. 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。GPU APP资源隔离