使用 JobSet 和 Kueue 编排多切片工作负载

Autopilot Standard

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本教程介绍了如何在 Google Kubernetes Engine (GKE) 上编排多切片工作负载。您可以使用 TPU 多切片、JobSet 和 Kueue 运行 Jax 工作负载。Kueue 会根据配额和层次结构，在团队之间共享资源，从而实现 Job 排队，确定 Job 应等待的时间和应开始的时间。

如果您使用的工作负载需要 TPU 资源才能并发运行，我们建议您完成本教程。

使用 GKE 中的 TPU 之前，我们建议您完成以下学习路线：

1. 了解 Cloud TPU 系统架构中的当前 TPU 版本可用性。
2. 了解 GKE 中的 TPU 多切片。

目标

本教程适用于已有 GKE 集群并希望首次运行多切片工作负载的 GKE 管理员。

本教程介绍以下步骤：

1. 使用具有三个 v5e TPU 切片的 GKE 集群准备环境。每个 TPU 切片都有一个包含 8 个芯片的 2x4 拓扑。因此，总共有 24 个 TPU v5e TPU 芯片。
2. 创建 Kueue 资源以确保在工作负载之间公平共享配额。
3. 运行多切片工作负载。

准备工作

在开始之前，请确保您已执行以下任务：

• 启用 Google Kubernetes Engine API。
启用 Google Kubernetes Engine API
• 如果您要使用 Google Cloud CLI 执行此任务，请安装并初始化 gcloud CLI。 如果您之前安装了 gcloud CLI，请运行 gcloud components update 以获取最新版本。
  注意：对于现有 gcloud CLI 安装，请务必设置 compute/region 和 compute/zone 属性。通过设置默认位置，您可以避免 gcloud CLI 中出现以下错误：One of [--zone, --region] must be supplied: Please specify location。

• 安装 JobSet v0.2.3 或更高版本。

• 安装 Kueue v0.4.1 或更高版本。

准备环境

1. 在 Google Cloud 控制台中，启动 Cloud Shell 实例：
   打开 Cloud Shell

2. 设置默认环境变量：

   gcloud config set project PROJECT_ID
   gcloud config set compute/region COMPUTE_REGION
   

   替换以下值：

   • PROJECT_ID：您的 Google Cloud 项目 ID。
   • COMPUTE_REGION：Compute Engine 区域。

默认情况下，运行 1.29.2-gke.1521000 版或更高版本的 Autopilot 集群会启用 TPU。Autopilot 集群上的 TPU 在工作负载规范中配置。如需了解详情，请参阅使用 JobSet 定义多切片工作负载部分。

创建 GKE 集群

在 Cloud Shell 中创建一个 GKE 集群：

Autopilot

gcloud container clusters create-auto multislice-cluster \
    --location=LOCATION \
    --cluster-version 1.29.2-gke.1521000 \
    --release-channel rapid

标准

gcloud container clusters create multislice-cluster \
    --location=LOCATION

将 LOCATION 替换为要在其中创建集群的位置。确保集群有足够的容量用于 ct5lp-hightpu-4t 机器类型。集群创建过程可能需要几分钟时间。

如果您使用 GKE Autopilot 模式，请跳到创建 Kueue 资源部分。默认情况下，运行 1.29.2-gke.1521000 版或更高版本的 Autopilot 集群会启用 TPU。

创建三个 Standard 模式 TPU 切片节点池

1. 创建第一个节点池，名为 nodepool1：

   gcloud beta container node-pools create nodepool1 \
       --location=LOCATION \
       --cluster=multislice-cluster \
       --node-locations=NODE_LOCATION \
       --machine-type=ct5lp-hightpu-4t \
       --tpu-topology=2x4 \
       --num-nodes=2 \
       --project=PROJECT_ID
   

   将 NODE_LOCATION 替换为您要在其中创建节点的集群区域中的一个或多个可用区。

2. 创建第二个节点池，名为 nodepool2：

   gcloud beta container node-pools create nodepool2 \
       --location=LOCATION \
       --cluster=multislice-cluster \
       --node-locations=NODE_LOCATION \
       --machine-type=ct5lp-hightpu-4t \
       --tpu-topology=2x4 \
       --num-nodes=2 \
       --project=PROJECT_ID
   

3. 创建第三个节点池，名为 nodepool3：

   gcloud beta container node-pools create nodepool3 \
       --location=LOCATION \
       --cluster=multislice-cluster \
       --node-locations=NODE_LOCATION \
       --machine-type=ct5lp-hightpu-4t \
       --tpu-topology=2x4 \
       --num-nodes=2 \
       --project=PROJECT_ID
   

GKE 会创建三个节点池。每个节点池都是一个单独的 TPU 切片。

创建 Kueue 资源

1. 创建以下 kueue.yaml 清单：

   apiVersion: kueue.x-k8s.io/v1beta1
   kind: ResourceFlavor
   metadata:
     name: "vlp-24"
   spec:
     nodeLabels:
       cloud.google.com/gke-tpu-accelerator: tpu-v5-lite-podslice
       cloud.google.com/gke-tpu-topology: 2x4
   ---
   apiVersion: kueue.x-k8s.io/v1beta1
   kind: ClusterQueue
   metadata:
     name: "cluster-queue"
   spec:
     namespaceSelector: {}
     queueingStrategy: BestEffortFIFO
     resourceGroups:
     - coveredResources: ["google.com/tpu"]
       flavors:
       - name: "vlp-24"
         resources:
         - name: "google.com/tpu"
           nominalQuota: 24
   
   ---
   apiVersion: kueue.x-k8s.io/v1beta1
   kind: LocalQueue
   metadata:
     namespace: default
     name: multislice-queue
   spec:
     clusterQueue: cluster-queue
   

2. 应用 kueue.yaml 清单：

   kubectl apply -f kueue.yaml
   

   GKE 会创建以下 Kueue 资源：

• ResourceFlavor：集群中资源的抽象。在此示例中，GKE 会创建三个具有 2x4 拓扑的 TPU 切片。每个 TPU 切片都有一个包含 8 个芯片的 2x4 拓扑（总共 24 个 TPU 芯片）。
• ClusterQueue：管理工作负载和集群资源的全局队列。
• LocalQueue：对密切相关的工作负载分组，这些工作负载通常由单个租户（用户）运行。每个 LocalQueue 都指向一个 ClusterQueue，系统会从 ClusterQueue 分配资源以运行其工作负载。Kueue 工作负载是表示批量工作负载的抽象，在此情况下，每个工作负载都是一个 JobSet。

使用 JobSet 定义多切片工作负载

在本部分中，您将创建三个 JobSet。这些 JobSet 运行 Jax 工作负载，该工作负载会输出切片中的 TPU 芯片的全局数量，然后休眠 60 秒以模拟一些模型训练时间，然后退出。

1. 创建以下 jobsets-multislice.yaml 清单：

   Autopilot

   apiVersion: jobset.x-k8s.io/v1alpha2
   kind: JobSet
   metadata:
     name: multislice-1slice
     labels:
       kueue.x-k8s.io/queue-name: multislice-queue
     annotations:
       alpha.jobset.sigs.k8s.io/exclusive-topology: cloud.google.com/gke-nodepool
   spec:
     failurePolicy:
       maxRestarts: 4
     replicatedJobs:
       - name: slice
         replicas: 1
         template:
           spec:
             parallelism: 2
             completions: 2
             backoffLimit: 0
             template:
               spec:
                 nodeSelector:
                   cloud.google.com/gke-tpu-accelerator: tpu-v5-lite-podslice
                   cloud.google.com/gke-tpu-topology: 2x4
                 containers:
                 - name: jax-tpu
                   image: python:3.8
                   ports:
                   - containerPort: 8471
                   - containerPort: 8080
                   command:
                   - bash
                   - -c
                   - |
                     pip install "jax[tpu]" -f https://storage.googleapis.com/jax-releases/libtpu_releases.html
                     python -c 'import jax; print("Global device count:", jax.device_count())'
                   resources:
                     limits:
                       google.com/tpu: 4
   
   ---
   apiVersion: jobset.x-k8s.io/v1alpha2
   kind: JobSet
   metadata:
     name: multislice-2slice
     labels:
       kueue.x-k8s.io/queue-name: multislice-queue
     annotations:
       alpha.jobset.sigs.k8s.io/exclusive-topology: cloud.google.com/gke-nodepool
   spec:
     failurePolicy:
       maxRestarts: 4
     replicatedJobs:
       - name: slice
         replicas: 2
         template:
           spec:
             parallelism: 2
             completions: 2
             backoffLimit: 0
             template:
               spec:
                 nodeSelector:
                   cloud.google.com/gke-tpu-accelerator: tpu-v5-lite-podslice
                   cloud.google.com/gke-tpu-topology: 2x4
                 containers:
                 - name: jax-tpu
                   image: python:3.8
                   ports:
                   - containerPort: 8471
                   - containerPort: 8080
                   command:
                   - bash
                   - -c
                   - |
                     pip install "jax[tpu]" -f https://storage.googleapis.com/jax-releases/libtpu_releases.html
                     python -c 'import jax; print("Global device count:", jax.device_count())'
                     sleep 60
                   resources:
                     limits:
                       google.com/tpu: 4
   ---
   apiVersion: jobset.x-k8s.io/v1alpha2
   kind: JobSet
   metadata:
     name: multislice-3slice
     labels:
       kueue.x-k8s.io/queue-name: multislice-queue
     annotations:
       alpha.jobset.sigs.k8s.io/exclusive-topology: cloud.google.com/gke-nodepool
   spec:
     failurePolicy:
       maxRestarts: 4
     replicatedJobs:
       - name: slice
         replicas: 3
         template:
           spec:
             parallelism: 2
             completions: 2
             backoffLimit: 0
             template:
               spec:
                 nodeSelector:
                   cloud.google.com/gke-tpu-accelerator: tpu-v5-lite-podslice
                   cloud.google.com/gke-tpu-topology: 2x4
                 containers:
                 - name: jax-tpu
                   image: python:3.8
                   ports:
                   - containerPort: 8471
                   - containerPort: 8080
                   command:
                   - bash
                   - -c
                   - |
                     sleep 60
                   resources:
                     limits:
                       google.com/tpu: 4
   

   标准

   apiVersion: jobset.x-k8s.io/v1alpha2
   kind: JobSet
   metadata:
     name: multislice-1slice
     labels:
       kueue.x-k8s.io/queue-name: multislice-queue
     annotations:
       alpha.jobset.sigs.k8s.io/exclusive-topology: cloud.google.com/gke-nodepool
   spec:
     failurePolicy:
       maxRestarts: 4
     replicatedJobs:
       - name: slice
         replicas: 1
         template:
           spec:
             parallelism: 2
             completions: 2
             backoffLimit: 0
             template:
               spec:
                 hostNetwork: true
                 dnsPolicy: ClusterFirstWithHostNet
                 nodeSelector:
                   cloud.google.com/gke-tpu-accelerator: tpu-v5-lite-podslice
                   cloud.google.com/gke-tpu-topology: 2x4
                 containers:
                 - name: jax-tpu
                   image: python:3.8
                   ports:
                   - containerPort: 8471
                   - containerPort: 8080
                   securityContext:
                     privileged: true
                   command:
                   - bash
                   - -c
                   - |
                     pip install "jax[tpu]" -f https://storage.googleapis.com/jax-releases/libtpu_releases.html
                     python -c 'import jax; print("Global device count:", jax.device_count())'
                   resources:
                     limits:
                       google.com/tpu: 4
   
   ---
   apiVersion: jobset.x-k8s.io/v1alpha2
   kind: JobSet
   metadata:
     name: multislice-2slice
     labels:
       kueue.x-k8s.io/queue-name: multislice-queue
     annotations:
       alpha.jobset.sigs.k8s.io/exclusive-topology: cloud.google.com/gke-nodepool
   spec:
     failurePolicy:
       maxRestarts: 4
     replicatedJobs:
       - name: slice
         replicas: 2
         template:
           spec:
             parallelism: 2
             completions: 2
             backoffLimit: 0
             template:
               spec:
                 hostNetwork: true
                 dnsPolicy: ClusterFirstWithHostNet
                 nodeSelector:
                   cloud.google.com/gke-tpu-accelerator: tpu-v5-lite-podslice
                   cloud.google.com/gke-tpu-topology: 2x4
                 containers:
                 - name: jax-tpu
                   image: python:3.8
                   ports:
                   - containerPort: 8471
                   - containerPort: 8080
                   securityContext:
                     privileged: true
                   command:
                   - bash
                   - -c
                   - |
                     pip install "jax[tpu]" -f https://storage.googleapis.com/jax-releases/libtpu_releases.html
                     python -c 'import jax; print("Global device count:", jax.device_count())'
                     sleep 60
                   resources:
                     limits:
                       google.com/tpu: 4
   ---
   apiVersion: jobset.x-k8s.io/v1alpha2
   kind: JobSet
   metadata:
     name: multislice-3slice
     labels:
       kueue.x-k8s.io/queue-name: multislice-queue
     annotations:
       alpha.jobset.sigs.k8s.io/exclusive-topology: cloud.google.com/gke-nodepool
   spec:
     failurePolicy:
       maxRestarts: 4
     replicatedJobs:
       - name: slice
         replicas: 3
         template:
           spec:
             parallelism: 2
             completions: 2
             backoffLimit: 0
             template:
               spec:
                 hostNetwork: true
                 dnsPolicy: ClusterFirstWithHostNet
                 nodeSelector:
                   cloud.google.com/gke-tpu-accelerator: tpu-v5-lite-podslice
                   cloud.google.com/gke-tpu-topology: 2x4
                 containers:
                 - name: jax-tpu
                   image: python:3.8
                   ports:
                   - containerPort: 8471
                   - containerPort: 8080
                   securityContext:
                     privileged: true
                   command:
                   - bash
                   - -c
                   - |
                     sleep 60
                   resources:
                     limits:
                       google.com/tpu: 4
   

2. 应用 jobsets-multislice.yaml 清单：

   kubectl apply -f jobsets-multislice.yaml
   

GKE 会使用以下资源请求创建 Job：

• multislice-1slice JobSet 创建一个 Job，总共需要一个 TPU 切片。
• multislice-2slice JobSet 创建两个 Job，总共需要两个 TPU 切片。
• multislice-3slice JobSet 创建三个 Job，总共需要三个 TPU 切片。

由于集群只有三个 TPU 切片，因此并非所有 JobSet 可以同时运行。当 Kueue 将所有三个 multislice-3slice JobSet 加入队列时，其 Job 会单独运行以完成。multislice-1slice 和 multislice-2slice 会等待，然后一起运行。

验证 Kueue 是否允许工作负载

1. 检查 Kueue 中已加入队列的工作负载：

   kubectl get workloads
   

   输出类似于以下内容：

   NAME                             QUEUE              ADMITTED BY     AGE
   jobset-multislice-1slice-2530a   multislice-queue                   3s
   jobset-multislice-2slice-ffb02   multislice-queue                   4s
   jobset-multislice-3slice-8c695   multislice-queue   cluster-queue   10s
   

Kueue 会将一个或多个工作负载加入队列，具体取决于它们所需的 TPU 资源。

监控工作负载

1. 监控哪些 pod 正在运行：

   kubectl get pods
   

   输出类似于以下内容：

   NAME                                READY   STATUS      RESTARTS   AGE
   multislice-1slice-slice-0-0-pf2ll   1/1     Running     0          1s
   multislice-1slice-slice-0-1-55g62   1/1     Running     0          1s
   multislice-2slice-slice-0-0-f4hf7   1/1     Running     0          3s
   multislice-2slice-slice-0-1-c8kv7   1/1     Running     0          3s
   multislice-2slice-slice-1-0-7h46t   1/1     Running     0          3s
   multislice-2slice-slice-1-1-lj9hb   1/1     Running     0          3s
   multislice-3slice-slice-0-0-wzq9t   0/1     Completed   0          2m31s
   multislice-3slice-slice-0-1-zf4dp   0/1     Completed   0          2m30s
   multislice-3slice-slice-1-0-hbfn5   0/1     Completed   0          2m31s
   multislice-3slice-slice-1-1-45fgl   0/1     Completed   0          2m30s
   multislice-3slice-slice-2-0-wjbp4   0/1     Completed   0          2m30s
   multislice-3slice-slice-2-1-lwnvs   0/1     Completed   0          2m30s
   

   看到 GKE 先为 multislice-3slice 安排、创建和运行了 pod。然后，GKE 从 multislice-1slice 和 multislice-2slice JobSet 运行 Pod。

成功：您已成功运行三个多切片 Jax 工作负载。

启用 Kueue 工作负载优先级和抢占

（可选）您可以分配 Kueue 工作负载优先级，用于确定 Kueue 允许已加入队列的工作负载的顺序。

注意：根据 ClusterQueue 的抢占政策的配置，可能会出现一些抢占场景。例如，如果没有足够的资源来同时运行两个工作负载，则 GKE 可以抢占正在运行的工作负载以运行优先级更高的工作负载。如果可能，GKE 会停止抢占的工作负载并重新加入队列，以继续处理。

1. 更新 ClusterQueue，使其具有抢占政策：

   apiVersion: kueue.x-k8s.io/v1beta1
   kind: ResourceFlavor
   metadata:
     name: "vlp-24"
   spec:
     nodeLabels:
       cloud.google.com/gke-tpu-accelerator: tpu-v5-lite-podslice
       cloud.google.com/gke-tpu-topology: 2x4
   ---
   apiVersion: kueue.x-k8s.io/v1beta1
   kind: ClusterQueue
   metadata:
     name: "cluster-queue"
   spec:
     namespaceSelector: {}
     resourceGroups:
     - coveredResources: ["google.com/tpu"]
       flavors:
       - name: "vlp-24"
         resources:
         - name: "google.com/tpu"
           nominalQuota: 24
    preemption:
       reclaimWithinCohort: Any
       withinClusterQueue: LowerPriority
   ---
   apiVersion: kueue.x-k8s.io/v1beta1
   kind: LocalQueue
   metadata:
     namespace: default
     name: multislice-queue
   spec:
     clusterQueue: cluster-queue
   

2. 为要分配给工作负载的每个不同优先级创建一个 PriorityClass：

   apiVersion: scheduling.k8s.io/v1
   kind: PriorityClass
   metadata:
     name: low-priority
   value: 100
   globalDefault: false
   description: "This low priority class should be used for some Pods only."
   

3. 为 JobSet 分配 priorityClassName：

   Autopilot

   apiVersion: jobset.x-k8s.io/v1alpha2
   kind: JobSet
   metadata:
     name: low-priority
     labels:
       kueue.x-k8s.io/queue-name: multislice-queue
     annotations:
       alpha.jobset.sigs.k8s.io/exclusive-topology: cloud.google.com/gke-nodepool
   spec:
     failurePolicy:
       maxRestarts: 4
     replicatedJobs:
       - name: slice
         replicas: 1
         template:
           spec:
             parallelism: 2
             completions: 2
             backoffLimit: 0
             template:
               spec:
                 nodeSelector:
                   cloud.google.com/gke-tpu-accelerator: tpu-v5-lite-podslice
                   cloud.google.com/gke-tpu-topology: 2x4
                 priorityClassName: low-priority
                 containers:
                 - name: jax-tpu
                   image: python:3.8
                   ports:
                   - containerPort: 8471
                   - containerPort: 8080
                   command:
                   - bash
                   - -c
                   - |
                     sleep 60
                   resources:
                     limits:
                       google.com/tpu: 4 # Number of TPU chips per worker
   

   标准

   apiVersion: jobset.x-k8s.io/v1alpha2
   kind: JobSet
   metadata:
     name: low-priority
     labels:
       kueue.x-k8s.io/queue-name: multislice-queue
     annotations:
       alpha.jobset.sigs.k8s.io/exclusive-topology: cloud.google.com/gke-nodepool
   spec:
     failurePolicy:
       maxRestarts: 4
     replicatedJobs:
       - name: slice
         replicas: 1
         template:
           spec:
             parallelism: 2
             completions: 2
             backoffLimit: 0
             template:
               spec:
                 hostNetwork: true
                 dnsPolicy: ClusterFirstWithHostNet
                 nodeSelector:
                   cloud.google.com/gke-tpu-accelerator: tpu-v5-lite-podslice
                   cloud.google.com/gke-tpu-topology: 2x4
                 priorityClassName: low-priority
                 containers:
                 - name: jax-tpu
                   image: python:3.8
                   ports:
                   - containerPort: 8471
                   - containerPort: 8080
                   securityContext:
                     privileged: true
                   command:
                   - bash
                   - -c
                   - |
                     sleep 60
                   resources:
                     limits:
                       google.com/tpu: 4 # Number of TPU chips per worker
     ```
   

清理

为避免因本教程中使用的资源导致您的 Google Cloud 账号产生费用，请删除包含这些资源的项目，或者保留项目但删除各个资源。

删除项目

注意：删除项目会产生以下影响：
• 项目中的所有内容都会被删除。如果您将现有项目用于本文档中的任务，则删除该项目后，还将删除您已在该项目中完成的任何其他工作。
• 自定义项目 ID 丢失。创建此项目时，您可能创建了要在将来使用的自定义项目 ID。要保留使用该项目 ID 的网址（例如 appspot.com 网址），请删除项目内的所选资源，而不是删除整个项目。
1. In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.

   Go to Manage resources

2. In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
3. In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

逐个删除资源

1. 删除 Kueue 配额系统：

   kubectl delete -n team-a localqueue
   kubectl delete -n team-b localqueue
   kubectl delete clusterqueue
   kubectl delete clusterqueue
   kubectl delete clusterqueue
   kubectl delete resourceflavor
   kubectl delete resourceflavor
   kubectl delete resourceflavor
   

2. 删除 Kueue 清单：

   VERSION=kueue.x-k8s.io/v1beta1
   kubectl delete -f \
       https://github.com/kubernetes-sigs/kueue/releases/download/$VERSION/manifests.yaml
   

3. 删除集群：

   gcloud container clusters delete kueue-cohort --region=COMPUTE_REGION
   

后续步骤

• 详细了解 Kueue。
• 了解如何在 GKE 上通过命名空间之间的配额共享实现 Job 排队系统。