qGPU云原生最佳实践

原创

远远小七宝

修改于 2022-11-04 21:35:16

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修改于 2022-11-04 21:35:16

文章被收录于专栏：泛互云原生

概述

业界AI应用中，GPU的使用逐渐增加，业界普遍存在以下两大问题：

GPU算力显存利用低：直通 GPU 无法多业务共享资源；vGPU 实例资源配置固定不灵活、虚拟机实例调度成本高，非进程级调度。
显存/算力/故障资源隔离性差：不同客户、任务之间存在资源的抢占和干扰

腾讯云qGPU提供的GPU共享能力，支持在多个容器间共享 GPU 卡并提供容器间显存、算力强隔离能力，在使用中以更小的粒度进行调度。在保证业务稳定的前提下，为云上用户控制资源成本，提高运行效率提供帮助。

本实践基于腾讯云TKE实现，适用于各AI训练及推理应用场景。

文章分为两部分，第一部分为qGPU云原生化安装，提供全量qGPU和混用nvidia+qGPU两种不同的安装方式，以供实际场景选用。第二部分为qGPU能力验证，分别从调度、隔离和在离线混布三个方面，提供操作用例。

qGPU云原生环境安装

1. 版本安装

本次实践环境，采用腾讯云TKE，其中

TKE 版本：v1.14+
节点型号：GN7.2XLARGE32 * 2
节点OS：TencentOS 3.1(tk4)，CentOS 7/8，ubuntu 18/20
GPU型号：T4 / V100 / A10 / A30 / A100
GPU驱动版本：450或470

2. 模式A：全量部署qGPU节点

创建TKE集群，开启【qGPU共享】选项

TKE集群创建，参考：https://cloud.tencent.com/document/product/457/32189
部署qGPU，参考：容器服务使用 qGPU -TKE 标准集群指南-文档中心-腾讯云

创建节点，购买GPU机型

注：在验证还原时，根据用例按需配置节点，参见【测试用例】-【环境准备】

在TKE集群入口新建节点，购买节点过程中可以选择

公共镜像，tencentos 3.1(tk4),centos 7/8, ubuntu 18.04/20.04；其中安装GPU驱动版本（450/470）

市场镜像，选择标识为“混部”的机器，其OS里已经安装GPU驱动

查看每台机器可分配资源

kubectl describe node x.x.x.x

若qGPU配置正确，可看到如下输出

3. 模式B：混合部署qGPU及Nvidia节点

创建TKE集群

不要开启【qGPU共享】，否则无法混合开通节点，（开启后，后面开启的任何节点，都是qGPU节点）

开通Nvidia方案节点

选择【公共镜像】，可选centos7.8操作系统，安装470 GPU驱动

节点打标签

给节点打上标签，方便调度任务时，通过nodeSelector选择不同节点类型

kubectl label node x.x.x.x gputype=nvidia

或者在开通节点时，通过控制台操作

安装qGPU插件

通过TKE控制台，添加【qGPU组件】插件

开通qGPU方案节点

选择【市场镜像】 —— 选择标识为“混部”的机器，OS里已经安装GPU驱动，无需重复安装

注意：在这种混用模式下，qGPU只能用【市场镜像】，【公共镜像】都是Nvidia方案节点

给节点打上标签，方便调度任务时，通过nodeSelector进行选择

kubectl label node x.x.x.x gputype=qgpu

查看nvidia和qGPU机器可分配资源

kubectl describe node x.x.x.x

qGPU能力实践

1. 实践目标

操作过程对qGPU的以下四个能力，进行方案实践

虚拟化：单节点同时运行多个任务
隔离性：显存和算力是否符合设置预期
抢占性：是否能抢占，抢占的同时能否对配置资源进行保底
在离线混布：高、低优先级任务切换

2. 前置操作

前置操作

为避免数据抖动，操作时可先锁定GPU频率，根据显卡型号在GPU节点执行如下命令：

显卡型号	操作命令
T4	nvidia-smi --lock-gpu-clocks=1590
V100	nvidia-smi --lock-gpu-clocks=1530
A100	nvidia-smi --lock-gpu-clocks=1410
A10	nvidia-smi --lock-gpu-clocks=1695

准备镜像

实践基于Tensorflow CNN Benchmark进行模拟仿真，程序根据卷积神经网络的多个图像分类模型，进行图像数据的分类训练。使用如下方式创建镜像，并推送镜像仓库TCR

mkdir -p /tmp/qgpu
cd /tmp/qgpu

git clone https://github.com/tensorflow/benchmarks.git

cat <<'EOF' > start.sh
#! /bin/bash
python3 /benchmarks/scripts/tf_cnn_benchmarks/tf_cnn_benchmarks.py --forward_only=True --model=resnet50 --num_batches="$@" --allow_growth --batch_size=16
EOF

chmod +x start.sh

cat <<EOF > Dockerfile
FROM nvcr.io/nvidia/tensorflow:21.08-tf1-py3
ADD benchmarks /benchmarks
ADD start.sh /start.sh
EOF

docker build -t qgpu-tf-test:21.08-tf1-py3 .

3. 场景1 - Nvidia节点调度能力实践

步骤1：

部署TKE集群，包含一个单GPU卡的Nvidia节点
预期结果：只有一个Job可以获取到GPU资源，正常启动；另外一个Job无法获取到GPU资源，无法启动

步骤2：

查看节点 GPU 算力 / 显存

kubectl describe node <node-name>

预期结果：在Allocatable:部分，可以看到nvidia-gpu资源，类似如下信息：

Allocatable: nvidia.com/gpu:  1

步骤3：

创建两个GPU负载（部署在Nvidia节点上），查看Pod运行状态

cat <<EOF | kubectl create -f -
apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: scene1-job1
  namespace: qgpu-test
spec:
  template:
    spec:
      nodeSelector:
        gputype: nvidia
      restartPolicy: Never
      containers:
        - name: container1
          image: ccr.ccs.tencentyun.com/qcbm/qgpu-tf-test:21.08-tf1-py3
          command: [ "/start.sh", "50000" ]
          resources:
            limits:
              nvidia.com/gpu: 1
EOF
cat <<EOF | kubectl create -f -
apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: scene1-job2
  namespace: qgpu-test
spec:
  template:
    spec:
      nodeSelector:
        gputype: nvidia
      restartPolicy: Never
      containers:
        - name: container1
          image: ccr.ccs.tencentyun.com/qcbm/qgpu-tf-test:21.08-tf1-py3
          command: [ "/start.sh", "50000" ]
          resources:
            limits:
              nvidia.com/gpu: 1

预期结果：kubectl get pod仅可以查询到一个pod，scene1-job1或scene1-job2，取决于调度顺序

4. 场景2 - qGPU节点调度能力实践

步骤1：

部署TKE集群，部署2个qGPU节点：其中一个节点包含1张卡，一个节点包含2张卡
预期结果：两个Job可以同时启动，在保证各5G显存隔离的前提下，抢占剩余显卡资源

步骤2：

查看节点 GPU 算力 / 显存

kubectl describe node <node-name>

预期结果：在Allocatable:部分，可以看到qgpu-core及qgpu-memory资源，类似如下信息：

Allocatable: tke.cloud.tencent.com/qgpu-core: 100 
             tke.cloud.tencent.com/qgpu-memory: 14

步骤3：

创建GPU负载（部署在qGPU节点上），查看Pod运行状态

cat <<EOF | kubectl create -f -
apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: scene2-job1
  namespace: qgpu-test
spec:
  template:
    spec:
      nodeSelector:
        gputype: qgpu
      restartPolicy: Never
      containers:
        - name: container1
          image: ccr.ccs.tencentyun.com/qcbm/qgpu-tf-test:21.08-tf1-py3
          command: [ "/start.sh", "50000" ]
          resources:
            limits:
              tke.cloud.tencent.com/qgpu-memory: "5"
              tke.cloud.tencent.com/qgpu-core: "40"
EOF

预期结果：在pod里执行如下命令，显存显示5120MiB

kubectl exec -it scene2-job1 nvidia-smi

步骤4：

删除现有GPU负载，创建两个GPU负载，通过node selector选择调度到指定Node上（仅1个卡的qGPU节点），查看多容器共享 GPU能力。

cat <<EOF | kubectl create -f -
apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: scene2-job1
  namespace: qgpu-test
spec:
  template:
    spec:
      nodeSelector:
        gputype: qgpu
      restartPolicy: Never
      containers:
        - name: container1
          image: ccr.ccs.tencentyun.com/qcbm/qgpu-tf-test:21.08-tf1-py3
          command: [ "/start.sh", "50000" ]
          resources:
            limits:
              tke.cloud.tencent.com/qgpu-memory: "5"
              tke.cloud.tencent.com/qgpu-core: "40"
EOF
cat <<EOF | kubectl create -f -
apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: scene2-job2
  namespace: qgpu-test
spec:
  template:
    spec:
      nodeSelector:
        gputype: qgpu
      restartPolicy: Never
      containers:
        - name: container1
          image: ccr.ccs.tencentyun.com/qcbm/qgpu-tf-test:21.08-tf1-py3
          command: [ "/start.sh", "50000" ]
          resources:
            limits:
              tke.cloud.tencent.com/qgpu-memory: "5"
              tke.cloud.tencent.com/qgpu-core: "30"
EOF

预期结果：

两个pod运行成功 kubectl get po -o wide，显示scene2-job1和scene2-job2
在两个pod执行如下命令，显存显示不大于5G

kubectl exec -it scene2-job1 nvidia-smi
kubectl exec -it scene2-job2 nvidia-smi

步骤5：

在两个Pod分别执行如下命令，查看

kubectl logs scene2-job1 --tail=20
kubectl logs scene2-job2 --tail=20

预期结果：

YAML中Pod1与Pod2设置不同算力，因默认抢占策略，两个Pod会抢占剩余资源，因运行负载都很重，导致运行结果基本相同。其中Pod1训练日志约为202 images/sec，Pod2训练日志约为198 images/sec。

通过底层CVM节点监控，也可以查看到GPU使用率为100%

步骤6：

删除现有GPU负载，创建两个GPU负载，通过node selector，选择调度到qGPU的Node上。查看支持 binpack / spread 策略调度能力。

cat <<EOF | kubectl create -f -
apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: scene2-job1
  namespace: qgpu-test
spec:
  template:
    spec:
      nodeSelector:
        gputype: qgpu
      restartPolicy: Never
      containers:
        - name: container1
          image: ccr.ccs.tencentyun.com/qcbm/qgpu-tf-test:21.08-tf1-py3
          command: [ "/start.sh", "50000" ]
          resources:
            limits:
              tke.cloud.tencent.com/qgpu-memory: "5"
              tke.cloud.tencent.com/qgpu-core: "40"
EOF
cat <<EOF | kubectl create -f -
apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: scene2-job2
  namespace: qgpu-test
spec:
  template:
    spec:
      nodeSelector:
        gputype: qgpu
      restartPolicy: Never
      containers:
        - name: container1
          image: ccr.ccs.tencentyun.com/qcbm/qgpu-tf-test:21.08-tf1-py3
          command: [ "/start.sh", "50000" ]
          resources:
            limits:
              tke.cloud.tencent.com/qgpu-memory: "5"
              tke.cloud.tencent.com/qgpu-core: "30"
EOF

等待两个Pod进入Running状态后，执行如下命令，并记录输出信息

kubectl exec -it scene2-job1 nvidia-smi
kubectl exec -it scene2-job2 nvidia-smi

删除所有GPU负载，执行如下命令，查找binpack，替换为spread并保存退出

kubectl edit deploy -n kube-system qgpu-scheduler

等待旧的qgpu-scheduler Pod退出，新的qgpu-scheduler Pod进入Running状态。再次提交GPU负载，并执行nvidia-smi命令，再次记录输出信息

预期结果：第一次在两个Pod中执行nvidia-smi时，可以看到输出的类似00000000:00:09.0的显卡bus信息相同，说明在默认binpack调度策略下，两个Pod被调度到同一个显卡上；在修改为spread后，可以看到bus信息不同，说明两个Pod在spread策略下，被调度到同一节点的不同显卡上

步骤7：

删除现有GPU负载，创建一个GPU负载，指定qGPU-core为100。查看GPU 整卡调度策略。

cat <<EOF | kubectl create -f -
apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: scene2-job1
  namespace: qgpu-test
spec:
  template:
    spec:
      nodeSelector:
        gputype: qgpu
      restartPolicy: Never
      containers:
        - name: container1
          image: ccr.ccs.tencentyun.com/qcbm/qgpu-tf-test:21.08-tf1-py3
          command: [ "/start.sh", "50000" ]
          resources:
            limits:
              tke.cloud.tencent.com/qgpu-core: "100" #显卡比例
EOF

预期结果：任务显存及算力，为单GPU卡的全部资源

5. 场景3 - qGPU节点隔离能力实践

步骤1：

部署包含一个单GPU卡的qGPU节点
预期结果：两个Job可以同时启动，在保证各5G显存隔离的前提下，按照配置比例严格隔离运行，总体GPU使用在90%左右

步骤2：

登录GPU节点，然后运行如下命令

cat /proc/qgpu/0/policy

预期结果：显示默认隔离策略 best-effort

步骤3：

执行如下命令，设置该GPU节点的隔离策略为fixed-share

kubectl label node <node-name> --overwrite tke.cloud.tencent.com/qgpu-schedule-policy=fixed-share

再次执行以下命令

cat /proc/qgpu/0/policy

预期结果：显示默认隔离策略 fixed-share

步骤4：

创建两个GPU负载

cat <<EOF | kubectl create -f -
apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: scene3-job1
  namespace: qgpu-test
spec:
  template:
    spec:
      nodeSelector:
        gputype: qgpu
      restartPolicy: Never
      containers:
        - name: container1
          image: ccr.ccs.tencentyun.com/qcbm/qgpu-tf-test:21.08-tf1-py3
          command: [ "/start.sh", "50000" ]
          resources:
            limits:
              tke.cloud.tencent.com/qgpu-memory: "6"
              tke.cloud.tencent.com/qgpu-core: "60"
EOF
cat <<EOF | kubectl create -f -
apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: scene3-job2
  namespace: qgpu-test
spec:
  template:
    spec:
      nodeSelector:
        gputype: qgpu
      restartPolicy: Never
      containers:
        - name: container1
          image: ccr.ccs.tencentyun.com/qcbm/qgpu-tf-test:21.08-tf1-py3
          command: [ "/start.sh", "50000" ]
          resources:
            limits:
              tke.cloud.tencent.com/qgpu-memory: "3"
              tke.cloud.tencent.com/qgpu-core: "30"
EOF

预期结果：稳定一段时间后，可以在云监控处看到，两个进程总的GPU-Util不超过90%

步骤5：

在两个Pod分别执行如下命令，查看显存资源使用量

kubectl exec -it scene3-job1 nvidia-smi
kubectl exec -it scene3-job2 nvidia-smi

预期结果：可以看到显存一个不超过6G，一个不超过3G

步骤6：

在两个Pod分别执行如下命令，查看

kubectl logs scene2-job1 --tail=20
kubectl logs scene2-job2 --tail=20

预期结果：YAML中设置Pod1为Pod2的两倍算力及显存，运行结果显示，Pod1约为274 images/sec，Pod2约为129 images/sec，Pod1的吞吐量大致为Pod2的吞吐量2倍，并且保持稳定运行。

6. 场景4 - qGPU在离线混布能力实践

在离线环境安装

注意：开启在离线混部后，前面的best和fix隔离策略，都会失效。在离线混部为节点维度。

打开在离线混部

kubectl label node xxxx mixed-qgpu-enable=enable

重启qgpu-manager

kubectl delete pod qgpu-manager-xxx -n kube-system

重启qgpu-scheduler

kubectl delete pod qgpu-scheduler-xxx -n kube-system

查看node上的allocatable资源

kubectl describe node xxxx

如下显示即为成功

在离线任务配置方法

创建低优任务 Pod：通过设置 Pod annotation tke.cloud.tencent.com/app-class: offline 标识一个 Pod 为低优任务。低优 Pod 可以同时设置低优算力与显存：
- 低优算力：tke.cloud.tencent.com/qgpu-core-greedy，单位为百分比
- 显存：tke.cloud.tencent.com/qgpu-memory，单位为 GB

apiVersion: v1
kind: Pod
annotations:
  tke.cloud.tencent.com/app-class: offline
spec:
  containers:
  - name: offline-container
    resources:
      requests:
        tke.cloud.tencent.com/qgpu-core-greedy: xx
        tke.cloud.tencent.com/qgpu-memory: xx

创建高优任务 Pod：通过设置 Pod annotation tke.cloud.tencent.com/app-class: online 标识一个 Pod 为高优任务。在线 Pod 只支持设置显存，算力占用为100%，高优 Pod 不会抢占低优 Pod 的显存资源

apiVersion: v1
kind: Pod
annotations:
  tke.cloud.tencent.com/app-class: online
  spec: 
    containers:
    - name: online-container
      resources:
        requests:
          tke.cloud.tencent.com/qgpu-memory: xx

步骤1：

部署k8s集群，包含一个单GPU卡的节点

步骤2：

创建离线任务

cat <<EOF | kubectl create -f -
apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: scene4-job1
  namespace: qgpu-test
spec:
  template:
    metadata:
      annotations:
        tke.cloud.tencent.com/app-class: offline  #离线
    spec:
      nodeSelector:
        gputype: qgpu
      restartPolicy: Never
      containers:
        - name: container1
          image: ccr.ccs.tencentyun.com/qcbm/qgpu-tf-test:21.08-tf1-py3
          command: [ "/start.sh", "50000" ]
          resources:
            limits:
              tke.cloud.tencent.com/qgpu-memory: "7" #显存大小
              tke.cloud.tencent.com/qgpu-core-greedy: "60" #低优资源
EOF

创建在线任务

cat <<EOF | kubectl create -f -
apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: scene4-job2
  namespace: qgpu-test
spec:
  template:
    metadata:
      annotations:
        tke.cloud.tencent.com/app-class: online  #在线
    spec:
      nodeSelector:
        gputype: qgpu
      restartPolicy: Never
      containers:
        - name: container1
          image: ccr.ccs.tencentyun.com/qcbm/qgpu-tf-test:21.08-tf1-py3
          command: [ "bash", "-c", "while true; do /start.sh 2000 && sleep 90;done" ]
          resources:
            limits:
              tke.cloud.tencent.com/qgpu-memory: "7" #显存大小
EOF

预期结果：在线任务执行期间，离线任务暂停执行；在线任务暂停期间，离线任务恢复执行。显存部分以隔离方式分配，不发生抢占

步骤3：

通过以下命令，查看日志，观察图片处理训练吞吐：

kubectl logs -f scene4-job1
kubectl logs -f scene4-job2

预期结果：在线任务运行后，离线任务被暂停，日志暂停打印。在线任务结束后，离线任务继续前面的运行状态，并输出日志；观察在线POD的任务，性能数据接近整卡

步骤4：

执行以下命令：

kubectl exec -it scene4-job1 nvidia-smi
kubectl exec -it scene4-job2 nvidia-smi

预期结果：高优和低优之间，显存是显式静态分割的，不会发生抢占，通过Nividia-SMI命令，可以观察到单Pod的显存资源为7G，和设置中一致

原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。

如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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