Использование GPU для рабочих нагрузок с интенсивным вычислением (AKS в Azure Stack HCI 23H2)
Область применения: Azure Stack HCI версии 23H2
Примечание.
Дополнительные сведения о gpu в AKS в Azure Stack HCI 22H2 см. в разделе "Использование GPU" (HCI 22H2).
Графические единицы обработки (GPU) используются для вычислительных рабочих нагрузок, таких как машинное обучение, глубокое обучение и многое другое. В этой статье описывается, как использовать графические процессоры для вычислительных рабочих нагрузок в AKS, включенных Azure Arc.
Поддерживаемые модели GPU
Следующие модели GPU поддерживаются AKS в Azure Stack HCI 23H2:
| Производитель | Модель GPU | Поддерживаемая версия |
|---|---|---|
| NVidia | A2 | 2311.2 |
| NVidia | A16 | 2402.0 |
| NVidia | T4 | 2408.0 |
Поддерживаемые размеры виртуальных машин
Следующие размеры виртуальных машин для каждой модели GPU поддерживаются AKS в Azure Stack HCI 23H2.
Nvidia T4 поддерживается SKU NK T4
| Размер виртуальной машины | графические адаптеры | Память GPU: ГиБ | Виртуальные ЦП | Память, ГиБ |
|---|---|---|---|---|
| Standard_NK6 | 1 | 8 | 6 | 12 |
| Standard_NK12 | 2 | 16 | 12 | 24 |
Nvidia A2 поддерживается SKU NC2 A2
| Размер виртуальной машины | графические адаптеры | Память GPU: ГиБ | Виртуальные ЦП | Память, ГиБ |
|---|---|---|---|---|
| Standard_NC4_A2 | 1 | 16 | 4 | 8 |
| Standard_NC8_A2 | 1 | 16 | 8 | 16 |
| Standard_NC16_A2 | 2 | 48 | 16 | 64 |
| Standard_NC32_A2 | 2 | 48 | 32 | 28 |
Nvidia A16 поддерживается номерами SKU NC2 A16
| Размер виртуальной машины | графические адаптеры | Память GPU: ГиБ | Виртуальные ЦП | Память, ГиБ |
|---|---|---|---|---|
| Standard_NC4_A16 | 1 | 16 | 4 | 8 |
| Standard_NC8_A16 | 1 | 16 | 8 | 16 |
| Standard_NC16_A16 | 2 | 48 | 16 | 64 |
| Standard_NC32_A16 | 2 | 48 | 32 | 28 |
Подготовка к работе
Чтобы использовать gpu в AKS Arc, убедитесь, что вы установили необходимые драйверы GPU перед началом развертывания кластера. Выполните действия, описанные в этом разделе.
Шаг 1. Установка ОС
Установите операционную систему Azure Stack HCI версии 23H2 локально на каждом сервере в кластере Azure Stack HCI.
Шаг 2. Удаление драйвера узла NVIDIA
На каждом хост-компьютере перейдите к панель управления > добавить или удалить программы, удалите драйвер узла NVIDIA, а затем перезагрузите компьютер. После перезагрузки компьютера убедитесь, что драйвер успешно удален. Откройте терминал PowerShell с повышенными привилегиями и выполните следующую команду:
Get-PnpDevice | select status, class, friendlyname, instanceid | where {$_.friendlyname -eq "3D Video Controller"}
Устройства GPU должны отображаться в состоянии ошибки, как показано в этом примере выходных данных:
Error 3D Video Controller PCI\VEN_10DE&DEV_1EB8&SUBSYS_12A210DE&REV_A1\4&32EEF88F&0&0000
Error 3D Video Controller PCI\VEN_10DE&DEV_1EB8&SUBSYS_12A210DE&REV_A1\4&3569C1D3&0&0000
Шаг 3. Отключение драйвера узла от узла
При удалении драйвера узла физический GPU переходит в состояние ошибки. Необходимо отключить все устройства GPU с узла.
Для каждого устройства GPU (трехмерного видео контроллера) выполните следующие команды в PowerShell. Скопируйте идентификатор экземпляра; Например, PCI\VEN_10DE&DEV_1EB8&SUBSYS_12A210DE&REV_A1\4&32EEF88F&0&0000 из предыдущего выходных данных команды:
$id1 = "<Copy and paste GPU instance id into this string>"
$lp1 = (Get-PnpDeviceProperty -KeyName DEVPKEY_Device_LocationPaths -InstanceId $id1).Data[0]
Disable-PnpDevice -InstanceId $id1 -Confirm:$false
Dismount-VMHostAssignableDevice -LocationPath $lp1 -Force
Чтобы убедиться, что графические процессоры были правильно отключены от узла, выполните следующую команду. Вы должны поместить графические Unknown процессоры в состояние:
Get-PnpDevice | select status, class, friendlyname, instanceid | where {$_.friendlyname -eq "3D Video Controller"}
Unknown 3D Video Controller PCI\VEN_10DE&DEV_1EB8&SUBSYS_12A210DE&REV_A1\4&32EEF88F&0&0000
Unknown 3D Video Controller PCI\VEN_10DE&DEV_1EB8&SUBSYS_12A210DE&REV_A1\4&3569C1D3&0&0000
Шаг 4. Скачивание и установка драйвера устранения рисков NVIDIA
Программное обеспечение может включать компоненты, разработанные и принадлежащие КОРПОРАЦИИ NVIDIA или ее лицензиаров. Использование этих компонентов регулируется лицензионным соглашением NVIDIA.
См. документацию по центру обработки данных NVIDIA, чтобы скачать драйвер для устранения рисков NVIDIA. После скачивания драйвера разверните архив и установите драйвер устранения рисков на каждом хост-компьютере. Чтобы скачать драйвер устранения рисков и извлечь его, можно следовать этому скрипту PowerShell:
Invoke-WebRequest -Uri "https://docs.nvidia.com/datacenter/tesla/gpu-passthrough/nvidia_azure_stack_inf_v2022.10.13_public.zip" -OutFile "nvidia_azure_stack_inf_v2022.10.13_public.zip"
mkdir nvidia-mitigation-driver
Expand-Archive .\nvidia_azure_stack_inf_v2022.10.13_public.zip .\nvidia-mitigation-driver\
Чтобы установить драйвер устранения рисков, перейдите в папку, содержащую извлеченные файлы, и выберите файл драйвера GPU на основе фактического типа GPU, установленного на узлах Azure Stack HCI. Например, если тип — A2 GPU, щелкните правой кнопкой мыши файл nvidia_azure_stack_A2_base.inf и выберите "Установить".
Вы также можете установить с помощью командной строки, перейдя в папку и выполнив следующие команды, чтобы установить драйвер устранения рисков:
pnputil /add-driver nvidia_azure_stack_A2_base.inf /install
pnputil /scan-devices
После установки драйвера устранения рисков графические процессоры отображаются в состоянии OK в разделе Nvidia A2_base — отключены:
Get-PnpDevice | select status, class, friendlyname, instanceid | where {$_.friendlyname -match "Nvidia"}"
OK Nvidia A2_base - Dismounted PCI\VEN_10DE&DEV_1EB8&SUBSYS_12A210DE&REV_A1\4&32EEF88F&0&0000
OK Nvidia A2_base - Dismounted PCI\VEN_10DE&DEV_1EB8&SUBSYS_12A210DE&REV_A1\4&3569C1D3&0&0000
Шаг 5. Повторите шаги 1–4
Повторите шаги 1–4 для каждого сервера в кластере HCI.
Шаг 6. Продолжение развертывания кластера Azure Stack HCI
Продолжайте развертывание кластера Azure Stack HCI, выполнив действия, описанные в развертывании Azure Stack HCI версии 23H2.
Получение списка доступных номеров SKU виртуальных машин с поддержкой GPU
После завершения развертывания кластера Azure Stack HCI можно выполнить следующую команду CLI, чтобы отобразить доступные номера SKU виртуальных машин в развертывании. Если драйверы GPU установлены правильно, указаны соответствующие номера SKU виртуальных машин GPU:
az aksarc vmsize list --custom-location <custom location ID> -g <resource group name>
Создание кластера рабочей нагрузки с пулом узлов с поддержкой GPU
Использование пулов узлов с поддержкой GPU пока доступно только для пулов узлов Linux. Чтобы создать новый кластер Kubernetes, выполните приведенные действия.
az aksarc create -n <aks cluster name> -g <resource group name> --custom-location <custom location ID> --vnet-ids <vnet ID>
В следующем примере добавляется пул узлов с 2 узлами с поддержкой GPU (NVDIA A2) с номером SKU Standard_NC4_A2 виртуальной машины:
az aksarc nodepool add --cluster-name <aks cluster name> -n <node pool name> -g <resource group name> --node-count 2 --node-vm-size Standard_NC4_A2 --os-type Linux
Убедитесь, что вы можете запланировать gpu
Создав пул узлов GPU, убедитесь, что вы можете запланировать gpu в Kubernetes. Сначала получите список узлов в кластере с помощью команды kubectl get nodes.
kubectl get nodes
NAME STATUS ROLES AGE VERSION
moc-l9qz36vtxzj Ready control-plane,master 6m14s v1.22.6
moc-lhbkqoncefu Ready <none> 3m19s v1.22.6
moc-li87udi8l9s Ready <none> 3m5s v1.22.6
Теперь используйте команду kubectl описать узел , чтобы убедиться, что графические процессоры можно запланировать. В разделе "Емкость" графический процессор должен отображаться как nvidia.com/gpu: 1.
kubectl describe <node> | findstr "gpu"
Выходные данные должны отображать gpu из рабочего узла и выглядеть примерно так:
Capacity:
cpu: 4
ephemeral-storage: 103110508Ki
hugepages-1Gi: 0
hugepages-2Mi: 0
memory: 7865020Ki
nvidia.com/gpu: 1
pods: 110
Запуск рабочей нагрузки с поддержкой GPU
После выполнения предыдущих шагов создайте файл YAML для тестирования; Например, gpupod.yaml. Скопируйте и вставьте следующий YAML в новый файл с именем gpupod.yaml, а затем сохраните его:
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: cuda-vector-add
spec:
restartPolicy: OnFailure
containers:
- name: cuda-vector-add
image: "k8s.gcr.io/cuda-vector-add:v0.1"
resources:
limits:
nvidia.com/gpu: 1
Выполните следующую команду, чтобы развернуть пример приложения:
kubectl apply -f gpupod.yaml
Убедитесь, что модуль pod запущен, завершен, и gpu назначен:
kubectl describe pod cuda-vector-add | findstr 'gpu'
Предыдущая команда должна отображать одну назначенную GPU:
nvidia.com/gpu: 1
nvidia.com/gpu: 1
Проверьте файл журнала pod, чтобы узнать, прошел ли тест:
kubectl logs cuda-vector-add
Ниже приведен пример выходных данных предыдущей команды:
[Vector addition of 50000 elements]
Copy input data from the host memory to the CUDA device
CUDA kernel launch with 196 blocks of 256 threads
Copy output data from the CUDA device to the host memory
Test PASSED
Done
Если при вызове драйверов возникает ошибка несоответствия версий, например "Версия драйвера CUDA недостаточно для версии среды выполнения CUDA", просмотрите диаграмму совместимости матрицы драйверов NVIDIA.
Вопросы и ответы
Что происходит во время обновления пула узлов с поддержкой GPU?
Обновление пулов узлов с поддержкой GPU следует тому же шаблону последовательного обновления, который используется для обычных пулов узлов. Для успешного создания пулов узлов с поддержкой GPU на физическом компьютере требуется один или несколько физических GPU для успешного назначения устройств. Эта доступность гарантирует, что приложения могут продолжать работать, когда Kubernetes планирует модули pod на этом обновленном узле.
Перед обновлением:
- Планирование простоя во время обновления.
- Если вы используете Standard_NK6 или 2 дополнительных Standard_NK12 GPU на физический узел, укажите один дополнительный GPU для каждого физического узла. Если вы работаете в полной емкости и не имеете дополнительный GPU, рекомендуется уменьшить пул узлов до одного узла перед обновлением, а затем увеличить масштаб после успешного обновления.
Что произойдет, если у меня нет дополнительных физических GPU на физическом компьютере во время обновления?
Если обновление активируется в кластере без дополнительных ресурсов GPU для упрощения последовательного обновления, процесс обновления зависает до тех пор, пока gpu не будет доступен. Если вы работаете в полной емкости и не имеете дополнительный GPU, рекомендуется сократить пул узлов до одного узла перед обновлением, а затем увеличить масштаб после успешного обновления.