このページは Cloud Translation API によって翻訳されました。

マルチインスタンス GPU を実行する

Autopilot Standard

このドキュメントでは、マルチインスタンス GPU を実行して使用率を高め、費用を削減する方法について説明します。この構成では、NVIDIA A100 または H100 グラフィックプロセッシングユニット（GPU）をパーティショニングし、Google Kubernetes Engine（GKE）の複数のコンテナ間で単一の GPU を共有します。

このドキュメントをお読みになる前に、Pod、ノード、デプロイ、名前空間などの Kubernetes のコンセプトと、ノードプール、自動スケーリング、自動プロビジョニングなどの GKE のコンセプトを理解していることを確認してください。

はじめに

コンテナのワークロードで一部の GPU しか必要としない場合でも、Kubernetes はコンテナごとに 1 つのフル GPU を割り当てます。このため、特に、最新世代の高性能な GPU を使用している場合などは、リソースの無駄やコスト超過が発生する可能性があります。GPU 使用率を向上させるには、マルチインスタンス GPU を使用します。サポートされる 1 つの GPU は最大 7 つのスライスに分割できます。各スライスはノード上の 1 つのコンテナに個別に割り当てることができるので、1 つの GPU を最大 7 つのコンテナで共有できます。マルチインスタンス GPU を使用すると、ワークロード間でハードウェアを分離し、GPU で実行中のすべてのコンテナに予測可能で一貫性のある QoS を提供できます。

CUDA® アプリケーションの場合、マルチインスタンス GPU を意識する必要はほとんどありません。各 GPU パーティションは通常の GPU リソースとして表示されるので、プログラミングモデルに変わりはありません。

マルチインスタンス GPU の詳細については、NVIDIA マルチインスタンス GPU のユーザーガイドをご覧ください。

サポートされている GPU

マルチインスタンス GPU をサポートする GPU タイプは、次のとおりです。

NVIDIA A100（40 GB）
NVIDIA A100（80 GB）
NVIDIA H100（80 GB）

注: NVIDIA H100 GPU をマルチインスタンス GPU で分割する場合、GPUDirect-TCPX を使用して GPU 帯域幅を最大にすることはできません。

マルチインスタンス GPU のパーティション

A100 GPU と H100 GPU は、7 つのコンピューティングユニットと 8 つのメモリユニットで構成され、さまざまなサイズの GPU インスタンスにパーティショニングできます。GPU パーティションのサイズは [compute]g.[memory]gb の構文で表します。たとえば、GPU パーティションサイズが 1g.5gb の場合、1 つのコンピューティングユニット（GPU のストリーミングマルチプロセッサの 7 分の 1）と 1 つのメモリユニット（5 GB）から構成された GPU インスタンスを意味します。GPU のパーティションサイズは、Autopilot ワークロードのデプロイ時または Standard クラスタの作成時に指定できます。

NVIDIA マルチインスタンス GPU ユーザーガイドにあるパーティショニングの表に、GPU パーティションサイズと、各 GPU パーティションで使用可能なコンピューティングリソースとメモリリソースの量が記載されています。この表には、GPU で作成可能な各パーティションサイズで使用可能な GPU インスタンスの数も示されています。

次の表に、GKE がサポートするパーティションサイズを示します。

パーティションサイズ	GPU インスタンス
GPU: NVIDIA A100（40 GB）（`nvidia-tesla-a100`）
`1g.5gb`	7
`2g.10gb`	3
`3g.20gb`	2
`7g.40gb`	1
GPU: NVIDIA A100（80 GB）（`nvidia-a100-80gb`）
`1g.10gb`	7
`2g.20gb`	3
`3g.40gb`	2
`7g.80gb`	1
GPU: NVIDIA H100（80 GB）（`nvidia-h100-80gb`、`nvidia-h100-mega-80gb`）
`1g.10gb`	7
`1g.20gb`	4
`2g.20gb`	3
`3g.40gb`	2
`7g.80gb`	1

ノードプール内の各ノードの GPU は同じ方法でパーティション分割されます。たとえば、ノードプールに 2 つのノードが存在し、各ノードに 4 つの GPU が割り当てられ、パーティションサイズが 1g.5gb とします。GKE は、各 GPU にサイズが 1g.5gb のパーティションを 7 個作成します。各ノードに 4 つの GPU があるため、各ノードで使用可能な 1g.5gb GPU パーティションは 28 個になります。このノードプールにはノードが 2 つあるため、ノードプール全体では合計で 56 個の 1g.5gb GPU パーティションを使用できます。

複数の GPU パーティションタイプを持つ GKE Standard クラスタを作成する場合は、複数のノードプールを作成する必要があります。たとえば、1 つのクラスタ内で GPU パーティションが 1g.5gb と 3g.20gb のノードがそれぞれ必要な場合は、2 つのノードプールを作成して、1 つのプールの GPU パーティションサイズを 1g.5gb に、もう 1 つのプールは 3g.20gb に設定します。

GKE Autopilot クラスタは、異なるパーティションサイズを必要とするワークロードを作成すると、自動的に正しいパーティション構成でノードを作成します。

各ノードには、そのノードで使用可能な GPU パーティションサイズのラベルが設定されます。これにより、ワークロードは必要な GPU パーティションサイズのノードをターゲットにできます。たとえば、1g.5gb GPU インスタンスのあるノードには、次のようなラベルが設定されます。

cloud.google.com/gke-gpu-partition-size=1g.5gb

仕組み

マルチインスタンス GPU を使用するには、次の作業を行います。

マルチインスタンス GPU を有効にしてクラスタを作成する。
ドライバを手動でインストールする。
ノード上の GPU リソースの数を確認する。
マルチインスタンス GPU を使用してコンテナをデプロイする。

料金

マルチインスタンス GPU は A100 GPU と H100 GPU 専用です。ワークロードの実行に使用される他のプロダクトに加えて、対応する GPU の料金が適用されます。GPU 全体をクラスタ内のノードに接続し、パーティショニングできます。GPU の料金情報については、GPU の料金ページをご覧ください。

制限事項

GKE で、信頼性の低いワークロードにマルチインスタンス GPU パーティションを使用することはおすすめしません。
GPU パーティションの自動スケーリングと自動プロビジョニングは、GKE バージョン 1.20.7-gke.400 以降で完全にサポートされています。それ以前のバージョンでは、ワークロードに必要な特定の GPU パーティションサイズに基づいて自動スケーリングを行うには、ノードプールに 1 つ以上のノードが存在している必要があります。
マルチインスタンス GPU では、GPU 使用率の指標（duty_cycle など）は使用できません。
マルチインスタンスでは、物理 GPU が個別のインスタンスに分割されます。各インスタンスは、ハードウェアレベルで他のインスタンスから分離されます。マルチインスタンス GPU のインスタンスを使うコンテナでは、そのインスタンスで利用可能な CPU とメモリリソースのみにアクセスできます。
1 つの Pod で使用できるマルチインスタンス GPU インスタンスは 1 つまでです。

始める前に

始める前に、次の作業が完了していることを確認してください。

Google Kubernetes Engine API を有効にする。

Google Kubernetes Engine API の有効化

このタスクに Google Cloud CLI を使用する場合は、gcloud CLI をインストールして初期化する。すでに gcloud CLI をインストールしている場合は、gcloud components update を実行して最新のバージョンを取得する。
注: gcloud CLI がすでにインストールされている場合には、必ず compute/region と compute/zone のプロパティを設定してください。デフォルトのロケーションを設定することで、gcloud CLI のエラー（One of [--zone, --region] must be supplied: Please specify location など）を防止できます。

Autopilot では、GKE バージョン 1.29.3-gke.1093000 以降でマルチインスタンス GPU がサポートされています。
十分な量の NVIDIA A100 GPU 割り当てが必要です。割り当ての増加をリクエストするをご覧ください。
Autopilot でマルチインスタンス GPU を使用する場合は、Autopilot で GPU を使用する方法について、Autopilot に GPU ワークロードをデプロイするをご覧ください。
GKE は、Autopilot クラスタ内のすべてのマルチインスタンス GPU ワークロードに Accelerator コンピューティングクラスを割り当てます。

マルチインスタンス GPU を使用するクラスタを作成する

GKE Standard を使用する場合は、クラスタでマルチインスタンス GPU を有効にする必要があります。バージョン 1.29.3-gke.1093000 以降を実行する Autopilot クラスタでは、マルチインスタンス GPU がデフォルトで有効になります。Autopilot でマルチインスタンス GPU を使用するには、このドキュメントのマルチインスタンス GPU を使用してコンテナをデプロイするをご覧ください。

マルチインスタンス GPU を使用する Standard クラスタを作成する場合は、gpuPartitionSize と一緒に acceleratorType と acceleratorCount を指定する必要があります。acceleratorType は、nvidia-tesla-a100、nvidia-a100-80gb、nvidia-h100-80gb のいずれかにする必要があります。

次の例では、1 つのノードを含む GKE クラスタを作成し、そのノードに 1g.5gb サイズの GPU パーティションを 7 つ設定します。このページの他の手順では GPU パーティションサイズ 1g.5gb を使用します（各 GPU に 7 つのパーティションを作成します）。前述のサポート対象の GPU パーティションサイズを使用することもできます。

Google Cloud CLI または Terraform を使用できます。

gcloud

マルチインスタンス GPU が有効なクラスタを作成するには:

gcloud container clusters create CLUSTER_NAME  \
    --project=PROJECT_ID  \
    --zone ZONE  \
    --cluster-version=CLUSTER_VERSION  \
    --accelerator type=nvidia-tesla-a100,count=1,gpu-partition-size=1g.5gb,gpu-driver-version=DRIVER_VERSION  \
    --machine-type=a2-highgpu-1g  \
    --num-nodes=1

次のように置き換えます。

CLUSTER_NAME: 新しいクラスタの名前。
PROJECT_ID: Google Cloud プロジェクトの ID。
ZONE: クラスタコントロールプレーンのコンピューティングゾーン。
CLUSTER_VERSION: バージョンは 1.19.7-gke.2503 以降にする必要があります。
DRIVER_VERSION: インストールする NVIDIA ドライバのバージョン。次のいずれか 1 つを指定できます。
- default: GKE バージョンのデフォルトのドライババージョンをインストールします。
- latest: お使いの GKE バージョン向けの最新のドライババージョンをインストールします。Container-Optimized OS を使用するノードでのみ使用できます。
- disabled: ドライバの自動インストールをスキップします。クラスタの作成後に、ドライバを手動でインストールする必要があります。gpu-driver-version を省略すると、これがデフォルトのオプションになります。

Terraform

Terraform を使用してマルチインスタンス GPU が有効なクラスタを作成するには、次の例を参照してください。

resource "google_container_cluster" "default" {
  name               = "gke-standard-zonal-gpu"
  location           = "us-central1-a"
  initial_node_count = 1

  node_config {
    guest_accelerator {
      type  = "nvidia-tesla-t4"
      count = 1
      gpu_driver_installation_config {
        gpu_driver_version = "LATEST"
      }
    }
    machine_type = "n1-standard-2"
  }

  # Set `deletion_protection` to `true` will ensure that one cannot
  # accidentally delete this instance by use of Terraform.
  deletion_protection = false
}

Terraform の使用方法の詳細については、GKE での Terraform のサポートをご覧ください。

クラスタに接続する

新しく作成したクラスタに接続するように kubectl を構成します。

gcloud container clusters get-credentials CLUSTER_NAME

ドライバをインストールする

クラスタの作成時に自動ドライバインストールを無効にする場合や、1.27.2-gke.1200 よりも前のバージョンの GKE を実行している場合は、作成完了後に互換性のある NVIDIA ドライバを手動でインストールする必要があります。マルチインスタンス GPU を使用するには、バージョン 450.80.02 以降の NVIDIA ドライバが必要です。

ドライバのインストール後、マルチインスタンス GPU モードが有効になります。ドライバを自動的にインストールした場合は、GPU デバイスプラグインが GPU パーティションの作成を開始すると、ノードが再起動されます。ドライバを手動でインストールした場合、ドライバのインストールが完了するとノードが再起動されます。再起動が完了するまで数分かかることがあります。

ノード上の GPU リソースの数を確認する

次のコマンドを実行し、nvidia.com/gpu リソースの容量と割り当て可能な数が 7 であることを確認します。

kubectl describe nodes

コマンドの出力は次のとおりです。

...
Capacity:
  ...
  nvidia.com/gpu:             7
Allocatable:
  ...
  nvidia.com/gpu:             7

マルチインスタンス GPU を使用してコンテナをデプロイする

ノード上のマルチインスタンス GPU デバイスごとに 1 つのコンテナをデプロイできます。この例では、パーティションサイズが 1g.5gb で、ノードで 7 つのマルチインスタンス GPU パーティションを使用できます。このノードには、GPU を使用するコンテナを最大 7 個までデプロイできます。

次に、cuda:11.0.3-base-ubi7 コンテナを起動して、nvidia-smi でコンテナ内の GPU の UUID を出力する例を示します。この例では、7 個のコンテナがあり、各コンテナが 1 つの GPU パーティションを使用できます。この例では、1g.5gb GPU パーティションを持つノードをターゲットとする cloud.google.com/gke-gpu-partition-size ノードセレクタも設定します。

Autopilot

      cat <<EOF | kubectl apply -f -
      apiVersion: apps/v1
      kind: Deployment
      metadata:
        name: cuda-simple
      spec:
        replicas: 7
        selector:
          matchLabels:
            app: cuda-simple
        template:
          metadata:
            labels:
              app: cuda-simple
          spec:
            nodeSelector:
              cloud.google.com/gke-gpu-partition-size: 1g.5gb
              cloud.google.com/gke-accelerator: nvidia-tesla-a100
              cloud.google.com/gke-accelerator-count: "1"
            containers:
            - name: cuda-simple
              image: nvidia/cuda:11.0.3-base-ubi7
              command:
              - bash
              - -c
              - |
                /usr/local/nvidia/bin/nvidia-smi -L; sleep 300
              resources:
                limits:
                  nvidia.com/gpu: 1
      EOF

このマニフェストの内容は次のとおりです。

cloud.google.com/gke-accelerator ノードセレクタを設定して、nvidia-tesla-a100 GPU タイプをリクエストします。
GPU を 1g.5gb のパーティションサイズに分割します。
cloud.google.com/gke-accelerator-count ノードセレクタを設定して、単一の GPU をノードに接続します。

Standard

      cat <<EOF | kubectl apply -f -
      apiVersion: apps/v1
      kind: Deployment
      metadata:
        name: cuda-simple
      spec:
        replicas: 7
        selector:
          matchLabels:
            app: cuda-simple
        template:
          metadata:
            labels:
              app: cuda-simple
          spec:
            nodeSelector:
              cloud.google.com/gke-gpu-partition-size: 1g.5gb
            containers:
            - name: cuda-simple
              image: nvidia/cuda:11.0.3-base-ubi7
              command:
              - bash
              - -c
              - |
                /usr/local/nvidia/bin/nvidia-smi -L; sleep 300
              resources:
                limits:
                  nvidia.com/gpu: 1
      EOF

このマニフェストの内容は次のとおりです。

パーティションサイズが 1g.5gb の単一の GPU をリクエストします。

7 つの Pod すべてが稼働していることを確認します。

kubectl get pods

コマンドの出力は次のとおりです。

NAME                           READY   STATUS    RESTARTS   AGE
cuda-simple-849c47f6f6-4twr2   1/1     Running   0          7s
cuda-simple-849c47f6f6-8cjrb   1/1     Running   0          7s
cuda-simple-849c47f6f6-cfp2s   1/1     Running   0          7s
cuda-simple-849c47f6f6-dts6g   1/1     Running   0          7s
cuda-simple-849c47f6f6-fk2bs   1/1     Running   0          7s
cuda-simple-849c47f6f6-kcv52   1/1     Running   0          7s
cuda-simple-849c47f6f6-pjljc   1/1     Running   0          7s

ログを表示し、前のコマンドの任意の Pod 名を使用して GPU UUID を確認します。

kubectl logs cuda-simple-849c47f6f6-4twr2

コマンドの出力は次のとおりです。

GPU 0: A100-SXM4-40GB (UUID: GPU-45eafa61-be49-c331-f8a2-282736687ab1)
  MIG 1g.5gb Device 0: (UUID: MIG-GPU-45eafa61-be49-c331-f8a2-282736687ab1/11/0)

次のステップ

GPU について学習する。
GPU の時間共有を構成する方法を確認する。
クラスタマルチテナンシーについて学習する。
エンタープライズマルチテナンシーのベストプラクティスについて学習する。