Abilita e utilizza le GPU NVIDIA nelle VM con VM Runtime su Google Distributed Cloud

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Questo prodotto o funzionalità è soggetto ai "Termini delle Offerte pre-GA" nella sezione Termini generali del servizio dei Termini specifici del servizio. I prodotti e le funzionalità pre-GA sono disponibili "così come sono" e potrebbero avere un supporto limitato. Per saperne di più, consulta le descrizioni della fase di lancio.

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Questo documento mostra come abilitare il supporto GPU NVIDIA® per le macchine virtuali (VM) in esecuzione utilizzando VM Runtime su Google Distributed Cloud. Imparerai a installare i driver NVIDIA sui tuoi nodi GKE su nodi Bare Metal, a verificare che le GPU siano disponibili e ad assegnare le GPU alle VM.

Prima di iniziare

Per completare questo documento, devi avere accesso alle seguenti risorse:

• Accesso al cluster GKE su Bare Metal versione 1.12.0 (anthosBareMetalVersion: 1.12.0) o successiva. Puoi utilizzare qualsiasi tipo di cluster in grado di eseguire carichi di lavoro. Se necessario, prova GKE su Bare Metal su Compute Engine o consulta la panoramica sulla creazione dei cluster.
• Lo strumento client virtctl installato come plug-in per kubectl. Se necessario, installa lo strumento client virtctl.

Schede GPU Nvidia supportate

GKE su Bare Metal versione 1.13 o successive supporta le seguenti GPU NVIDIA:

• Tesla T4
• Tesla P4
• Tesla V100 SXM2 32 GB
• A100 SXM4 40 GB
• A100 PCIe da 40 GB
• A100 SXM4 80 GB
• A100 PCIe da 80 GB

Installa i driver NVIDIA sui nodi

Prima che le VM possano utilizzare le GPU NVIDIA, devi configurare il tuo GKE sui nodi Bare Metal per supportare i dispositivi GPU. Per installare i driver NVIDIA sui tuoi nodi, completa i seguenti passaggi su ciascun nodo nel tuo cluster che include una GPU NVIDIA. Questo documento utilizza una versione di Ubuntu supportata per i nodi:

1. Connettiti al nodo GKE su Bare Metal che vuoi configurare per il supporto GPU.

2. Ottieni la versione kernel del tuo nodo:

   KERNEL_VERSION="$(uname -r)"
   

3. Aggiorna il nodo Ubuntu e installa le intestazioni del kernel appropriate:

   sudo apt update && \
   apt install -y linux-headers-${KERNEL_VERSION}
   

4. Installa il pacchetto build-essential in modo da poter compilare i driver Nvidia in un passaggio seguente:

   sudo apt install -y build-essential
   

5. Scarica il pacchetto di driver NVIDIA appropriato per la tua GPU. Per un elenco completo dei driver, consulta la pagina relativa ai download dei driver NVIDIA.

   L'esempio seguente scarica il driver 470.82.01 della versione Linux x86_64:

   wget https://us.download.nvidia.com/tesla/470.82.01/NVIDIA-Linux-x86_64-470.82.01.run
   

6. Installa il pacchetto driver NVIDIA. Usa il nome del pacchetto driver NVIDIA che hai scaricato nel passaggio precedente:

   sudo sh NVIDIA-Linux-x86_64-470.82.01.run \
     --accept-license \
     --silent \
     --no-nouveau-check
   

7. Carica il modulo kernel NVIDIA:

   sudo modprobe nvidia
   

8. Ripeti i passaggi in questa sezione su ciascun nodo nel tuo cluster che dispone di una GPU NVIDIA.

Abilita il supporto GPU in VM Runtime su Google Distributed Cloud

Dopo aver installato i driver NVIDIA sui nodi GKE su Bare Metal, abilita il supporto GPU in VM Runtime su Google Distributed Cloud. Le VM possono quindi accedere alle GPU sui nodi.

Ogni nodo viene riavviato nell'ambito del processo seguente. Le VM potrebbero essere interessate da questo processo di riavvio. Se possibile e configurate in modo da farlo, le VM di cui è possibile eseguire la migrazione migrano ad altri nodi. Per ulteriori informazioni, consulta la pagina su come configurare il criterio di rimozione per le VM durante gli eventi di manutenzione.

Per abilitare il supporto delle GPU in VM Runtime su Google Distributed Cloud, completa i passaggi seguenti.

1. Modifica la risorsa personalizzata VMRuntime:

   kubectl edit vmruntime vmruntime
   

2. Aggiungi la proprietà enableGPU: true al file manifest VMRuntime:

   apiVersion: vm.cluster.gke.io/v1
   kind: VMRuntime
   metadata:
     name: vmruntime
   spec:
     enabled: true
     enableGPU: true
   ...
   

3. Salva e chiudi la risorsa personalizzata VMRuntime nell'editor.

4. Controlla lo stato dei controller GPU nello spazio dei nomi vm-system:

   kubectl get pods --namespace vm-system  -w
   

   L'attivazione dei controller richiede circa cinque minuti. Attendi che STATUS venga visualizzato Running per tutti i controller GPU. Il seguente output di esempio mostra lo stato desiderato:

   NAME                                          READY  STATUS    RESTARTS     AGE
   gpu-controller-controller-manager-gwvcb       2/2    Running   0            10m
   kubevirt-gpu-dp-daemonset-2lfkl               1/1    Running   0            10m
   kubevm-gpu-driver-daemonset-5fwh6             1/1    Running   0            10m
   nvidia-gpu-dp-daemonset-9zq2w                 1/1    Running   0            10m
   nvidia-mig-manager-5g7pz                      1/1    Running   0            10m
   vm-controller-controller-manager-7b6df6979b   2/2    Running   2 (13m ago)  14m
   

5. Verifica che le GPU siano disponibili per l'uso quando tutti i controller GPU segnalano il proprio stato come Running:

   kubectl get gpuallocations --namespace vm-system
   

   L'output di esempio seguente mostra che le GPU sui nodi sono disponibili per l'uso. Viene mostrato ogni nodo nel cluster che supporta GPU. Potrai allocare le VM alle VM nella sezione successiva:

   NAME       ALLOCATED   DEVICEMODEL
   bm-node1   true        Tesla A100 SXM4 40GB
   bm-node2   true        Tesla A100 SXM4 40GB
   

Alloca le GPU per l'utilizzo con le VM

Con il supporto delle GPU configurato nei nodi Anthos clusters on bare metal e nel runtime VM su Google Distributed Cloud, alloca le GPU da utilizzare con le VM. Per impostazione predefinita, le GPU vengono allocate per l'utilizzo con i pod (container).

1. Modifica la risorsa personalizzata GPUAllocation da utilizzare con le VM. Questo passaggio assegna le GPU sui nodi per l'utilizzo con le VM:

   kubectl edit gpuallocation NODE_NAME --namespace vm-system
   

   Sostituisci NODE_NAME con il nome del nodo da cui vuoi allocare le GPU.

2. Configura il numero di GPU da allocare alle VM. Inizialmente, tutte le GPU vengono allocate ai pod.

   Il numero totale di GPU allocate a VM e pod deve corrispondere al numero di GPU nel nodo. Ad esempio, potresti avere quattro GPU nel nodo. Se assegni due GPU alle VM, rimangono due GPU allocate ai pod. Il manifest GPUAllocation viene rifiutato se provi ad allocare due GPU alle VM e una GPU ai pod, poiché una GPU viene lasciata non allocata.

   Aggiorna il numero di GPU sul nodo che vuoi allocare per l'utilizzo con le VM, come mostrato nell'esempio seguente:

   apiVersion: gpu.cluster.gke.io/v1
   kind: GPUAllocation
   metadata:
     name: gpu-w2
     namespace: vm-system
   spec:
     node: gpu-w2
     pod: 0
     vm: 4
   

   In questo esempio, tutte e quattro le GPU installate nel nodo sono allocate alle VM. Nessuna GPU è allocata ai pod.

3. Salva e chiudi la risorsa personalizzata GPUAllocation nell'editor.

4. Verifica che le GPU segnalino lo stato ALLOCATED come true:

   kubectl get gpuallocations --namespace vm-system
   

   L'output di esempio seguente mostra che le GPU sui nodi sono disponibili per l'uso:

   NAME     ALLOCATED   DEVICEMODEL
   gpu-w1   true        Tesla A100 SXM4 40GB
   gpu-w2   true        Tesla A100 SXM4 40GB
   

Creazione di una VM con supporto GPU

Ora puoi creare una VM che utilizza la GPU del nodo. Nella risorsa personalizzata VM, specifichi il nome e la quantità di GPU da allocare dal nodo.

1. Recupera il nome della scheda GPU dall'host:

   kubectl describe node NODE_NAME
   

   Sostituisci NODE_NAME con il nome dell'host da cui vuoi ottenere il nome della GPU.

   Il seguente output di esempio mostra che il nome della GPU allocabile su questo nodo è NVIDIA_A100_SXM4_40GB:

   Name:               bm-node1
   Roles:              worker
   [...]
   Allocatable:
     cpu:                                         47810m
     [...]
     memory:                                      336929400Ki
     nvidia.com/gpu-vm-NVIDIA_A100_SXM4_40GB:     1
   [...]
   

2. Crea un manifest VirtualMachine, ad esempio my-gpu-vm.yaml, nell'editor che preferisci:

   nano my-gpu-vm.yaml
   

3. Copia e incolla il seguente manifest YAML:

   apiVersion: vm.cluster.gke.io/v1
   kind: VirtualMachine
   metadata:
     name: VM_NAME
   spec:
     interfaces:
       - name: eth0
         networkName: pod-network
         default: true
     disks:
       - virtualMachineDiskName: VM_NAME-boot-dv
         boot: true
         gpu:
           model: nvidia.com/gpu-vm-GPU_NAME
           quantity: 1
   

   In questo file YAML, definisci le seguenti impostazioni:

   • VM_NAME: il nome della VM.
   • GPU_NAME: il nome della GPU del nodo da allocare alla VM.
     • Il nome della GPU viene mostrato nell'output del comando kubectl describe node di un passaggio precedente, ad esempio NVIDIA_A100_SXM4_40GB.

   La VM connette eth0 alla rete pod-network predefinita.

   Il disco di avvio denominato VM_NAME-boot-dv deve già esistere. Per ulteriori informazioni, consulta Creare e gestire dischi virtuali.

4. Salva e chiudi il manifest della VM nell'editor.

5. Crea la VM utilizzando kubectl:

   kubectl apply -f my-gpu-vm.yaml
   

6. Quando la VM è in esecuzione, connettiti alla VM e verifica che l'hardware GPU sia disponibile.

Passaggi successivi

• Modifica una VM in GKE su Bare Metal.