管理 GPU 容器工作負載

您可以在容器上啟用及管理圖形處理器 (GPU) 資源。舉例來說，您可能偏好在 GPU 環境中執行人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 筆記本。如要執行 GPU 容器工作負載，您必須擁有支援 GPU 裝置的 Kubernetes 叢集。如果 Kubernetes 叢集已佈建 GPU 機器，系統預設會啟用 GPU 支援。

事前準備

如要將 GPU 部署至容器，您必須具備下列條件：

• 具有 GPU 機器類別的 Kubernetes 叢集。如要瞭解叢集機器的設定選項，請參閱「支援的 GPU 卡」一節。

• 使用者叢集節點檢視者角色 (user-cluster-node-viewer) 可檢查 GPU，命名空間管理員角色 (namespace-admin) 則可在專案命名空間中部署 GPU 工作負載。

• 代管 Kubernetes 叢集的區域管理 API 伺服器 kubeconfig 路徑。登入並產生 kubeconfig 檔案 (如果沒有)。

• 機構基礎架構叢集的 kubeconfig 路徑，該叢集位於預計要代管 GPU 的區域。登入並產生 kubeconfig 檔案 (如果沒有)。

• Kubernetes 叢集名稱。如果沒有這項資訊，請洽詢平台管理員。

• Kubernetes 叢集的 kubeconfig 路徑。 登入並產生 kubeconfig 檔案 (如果沒有)。

設定容器以使用 GPU 資源

如要在容器中使用這些 GPU，請完成下列步驟：

1. 確認 Kubernetes 叢集是否具備支援 GPU 的節點集區：

   kubectl describe nodepoolclaims -n KUBERNETES_CLUSTER_NAME \
       --kubeconfig ORG_INFRASTRUCTURE_CLUSTER
   

   相關輸出內容類似於下列程式碼片段：

   Spec:
     Machine Class Name:  a2-ultragpu-1g-gdc
     Node Count:          2
   

   如需支援的 GPU 機器類型和多重執行個體 GPU (MIG) 設定檔完整清單，請參閱「叢集節點機器類型」。

2. 將 .containers.resources.requests 和 .containers.resources.limits 欄位新增至容器規格。每個資源名稱會因機器類別而異。檢查 GPU 資源分配情形，找出 GPU 資源名稱。

   舉例來說，下列容器規格會從 a2-ultragpu-1g-gdc 節點要求三個 GPU 分區：

    ...
    containers:
    - name: my-container
      image: "my-image"
      resources:
        requests:
          nvidia.com/mig-1g.10gb-NVIDIA_A100_80GB_PCIE: 3
        limits:
          nvidia.com/mig-1g.10gb-NVIDIA_A100_80GB_PCIE: 3
    ...
   

   注意： 每個 Pod 最多可要求七個 GPU 分區。

3. 容器也需要額外權限才能存取 GPU。針對要求 GPU 的每個容器，請在容器規格中新增下列權限：

   ...
   securityContext:
    seLinuxOptions:
      type: unconfined_t
   ...
   

4. 套用容器資訊清單檔案：

   kubectl apply -f CONTAINER_MANIFEST_FILE \
       -n NAMESPACE \
       --kubeconfig KUBERNETES_CLUSTER_KUBECONFIG
   

檢查 GPU 資源分配

• 如要檢查 GPU 資源分配情形，請使用下列指令：

  kubectl describe nodes NODE_NAME
  

  將 NODE_NAME 替換為管理要檢查 GPU 的節點。

  相關輸出內容類似於下列程式碼片段：

  Capacity:
    nvidia.com/mig-1g.10gb-NVIDIA_A100_80GB_PCIE: 7
  Allocatable:
    nvidia.com/mig-1g.10gb-NVIDIA_A100_80GB_PCIE: 7
  

請記下 GPU 的資源名稱，設定容器使用 GPU 資源時必須指定這些名稱。