Nvidia GPU如何在Kubernetes 里工作

本文介绍Nvidia GPU设备如何在Kubernetes中管理调度。整个工作流程分为以下两个方面：

如何在容器中使用GPU
Kubernetes 如何调度GPU

如何在容器中使用GPU

想要在容器中的应用可以操作GPU，需要实两个目标

容器中可以查看GPU设备
容器中运行的应用，可以通过Nvidia驱动操作GPU显卡

详细介绍可见： https://devblogs.nvidia.com/gpu-containers-runtime/

Nvidia-docker

GitHub: https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker
Nvidia提供Nvidia-docker项目，它是通过修改Docker的Runtime为nvidia runtime工作，当我们执行 nvidia-docker create 或者 nvidia-docker run 时，它会默认加上 --runtime=nvidia 参数。将runtime指定为nvidia。
当然，为了方便使用，可以直接修改Docker daemon 的启动参数，修改默认的 Runtime为 nvidia-container-runtime

cat /etc/docker/daemon.json
{"default-runtime": "nvidia","runtimes": {"nvidia": {"path": "/usr/bin/nvidia-container-runtime","runtimeArgs": []}}
}

gpu-containers-runtime

GitHub: https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-runtime
gpu-containers-runtime 是一个NVIDIA维护的容器 Runtime，它在runc的基础上，维护了一份 Patch，我们可以看到这个patch的内容非常简单，唯一做的一件事情就是在容器启动前，注入一个 prestart 的hook 到容器的Spec中（hook的定义可以查看 OCI规范）。这个hook 的执行时机是在容器启动后（Namespace已创建完成），容器自定义命令(Entrypoint)启动前。nvidia-containers-runtime 定义的 prestart 的命令很简单，只有一句 nvidia-container-runtime-hook prestart

gpu-containers-runtime-hook

GitHub: https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-runtime/tree/master/hook/nvidia-container-runtime-hook
gpu-containers-runtime-hook 是一个简单的二进制包，定义在Nvidia container runtime的hook中执行。目的是将当前容器中的信息收集并处理，转换为参数调用 nvidia-container-cli 。
主要处理以下参数：

根据环境变量 NVIDIA_VISIBLE_DEVICES 判断是否会分配GPU设备，以及挂载的设备ID。如果是未指定或者是 void ，则认为是非GPU容器，不做任何处理。否则调用 nvidia-container-cli ， GPU设备作为 --devices 参数传入
环境环境变量 NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES 判断容器需要被映射的 Nvidia 驱动库。
环境变量 NVIDIA_REQUIRE_* 判断GPU的约束条件。例如 cuda>=9.0 等。作为 --require= 参数传入
传入容器进程的Pid

gpu-containers-runtime-hook 做的事情，就是将必要的信息整理为参数，传给 nvidia-container-cli configure 并执行。

nvidia-container-cli

nvidia-container-cli 是一个命令行工具，用于配置Linux容器对GPU 硬件的使用。支持

list: 打印 nvidia 驱动库及路径
info: 打印所有Nvidia GPU设备
configure：进入给定进程的命名空间，执行必要操作保证容器内可以使用被指定的GPU以及对应能力（指定 Nvidia 驱动库）。 configure是我们使用到的主要命令，它将Nvidia 驱动库的so文件和 GPU设备信息，通过文件挂载的方式映射到容器中。

代码如下： https://github.com/NVIDIA/libnvidia-container/blob/master/src/cli/configure.c#L272

        /* Mount the driver and visible devices. */if (perm_set_capabilities(&err, CAP_EFFECTIVE, ecaps[NVC_MOUNT], ecaps_size(NVC_MOUNT)) < 0) {warnx("permission error: %s", err.msg);goto fail;}if (nvc_driver_mount(nvc, cnt, drv) < 0) {warnx("mount error: %s", nvc_error(nvc));goto fail;}for (size_t i = 0; i < dev->ngpus; ++i) {if (gpus[i] != NULL && nvc_device_mount(nvc, cnt, gpus[i]) < 0) {warnx("mount error: %s", nvc_error(nvc));goto fail;}}

如果对其他模块感兴趣，可以在 https://github.com/NVIDIA/libnvidia-container 阅读代码。

以上就是一个nvidia-docker的容器启动的所有步骤。

当我们安装了nvidia-docker，我们可以通过以下方式启动容器

docker run --rm -it -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all ubuntu:18.04

在容器中执行 mount 命令，可以看到名为 libnvidia-xxx.so 和 /proc/driver/nvidia/gpus/xxx 映射到容器中。以及 nvidia-smi 和 nvidia-debugdump 等nvidia工具。

# mount
##  ....
/dev/vda1 on /usr/bin/nvidia-smi type ext4 (ro,nosuid,nodev,relatime,data=ordered)
/dev/vda1 on /usr/bin/nvidia-debugdump type ext4 (ro,nosuid,nodev,relatime,data=ordered)
/dev/vda1 on /usr/bin/nvidia-persistenced type ext4 (ro,nosuid,nodev,relatime,data=ordered)
/dev/vda1 on /usr/bin/nvidia-cuda-mps-control type ext4 (ro,nosuid,nodev,relatime,data=ordered)
/dev/vda1 on /usr/bin/nvidia-cuda-mps-server type ext4 (ro,nosuid,nodev,relatime,data=ordered)
/dev/vda1 on /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libnvidia-ml.so.396.37 type ext4 (ro,nosuid,nodev,relatime,data=ordered)
/dev/vda1 on /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libnvidia-cfg.so.396.37 type ext4 (ro,nosuid,nodev,relatime,data=ordered)
/dev/vda1 on /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcuda.so.396.37 type ext4 (ro,nosuid,nodev,relatime,data=ordered)
/dev/vda1 on /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libnvidia-opencl.so.396.37 type ext4 (ro,nosuid,nodev,relatime,data=ordered)
/dev/vda1 on /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libnvidia-ptxjitcompiler.so.396.37 type ext4 (ro,nosuid,nodev,relatime,data=ordered)
/dev/vda1 on /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libnvidia-fatbinaryloader.so.396.37 type ext4 (ro,nosuid,nodev,relatime,data=ordered)
/dev/vda1 on /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libnvidia-compiler.so.396.37 type ext4 (ro,nosuid,nodev,relatime,data=ordered)
devtmpfs on /dev/nvidiactl type devtmpfs (ro,nosuid,noexec,relatime,size=247574324k,nr_inodes=61893581,mode=755)
devtmpfs on /dev/nvidia-uvm type devtmpfs (ro,nosuid,noexec,relatime,size=247574324k,nr_inodes=61893581,mode=755)
devtmpfs on /dev/nvidia-uvm-tools type devtmpfs (ro,nosuid,noexec,relatime,size=247574324k,nr_inodes=61893581,mode=755)
devtmpfs on /dev/nvidia4 type devtmpfs (ro,nosuid,noexec,relatime,size=247574324k,nr_inodes=61893581,mode=755)
proc on /proc/driver/nvidia/gpus/0000:00:0e.0 type proc (ro,nosuid,nodev,noexec,relatime)

我们可以执行nvidia-smi查看容器中被映射的GPU卡

Kubernetes 如何调度GPU

之前我们介绍了如何在容器中使用Nvidia GPU卡。那么当一个集群中有成百上千个节点以及GPU卡，我们的问题变成了如何管理和调度这些GPU。

Device plugin

Kubernetes 提供了Device Plugin 的机制，用于异构设备的管理场景。原理是会为每个特殊节点上启动一个针对某个设备的DevicePlugin pod，这个pod需要启动grpc服务，给kubelet提供一系列接口。

type DevicePluginClient interface {// GetDevicePluginOptions returns options to be communicated with Device// ManagerGetDevicePluginOptions(ctx context.Context, in *Empty, opts ...grpc.CallOption) (*DevicePluginOptions, error)// ListAndWatch returns a stream of List of Devices// Whenever a Device state change or a Device disapears, ListAndWatch// returns the new listListAndWatch(ctx context.Context, in *Empty, opts ...grpc.CallOption) (DevicePlugin_ListAndWatchClient, error)// Allocate is called during container creation so that the Device// Plugin can run device specific operations and instruct Kubelet// of the steps to make the Device available in the containerAllocate(ctx context.Context, in *AllocateRequest, opts ...grpc.CallOption) (*AllocateResponse, error)// PreStartContainer is called, if indicated by Device Plugin during registeration phase,// before each container start. Device plugin can run device specific operations// such as reseting the device before making devices available to the containerPreStartContainer(ctx context.Context, in *PreStartContainerRequest, opts ...grpc.CallOption) (*PreStartContainerResponse, error)
}

DevicePlugin 注册一个 socket 文件到 /var/lib/kubelet/device-plugins/ 目录下，kubelet 通过这个目录下的socket文件向对应的 Device plugin 发送grpc请求。
本文不过多介绍Device Plugin 的设计，感兴趣可以阅读这篇文章： https://yq.aliyun.com/articles/498185

Nvidia plugin

Github： https://github.com/NVIDIA/k8s-device-plugin
为了能够在Kubernetes中管理和调度GPU， Nvidia提供了Nvidia GPU的Device Plugin。主要功能如下

支持ListAndWatch 接口，上报节点上的GPU数量
支持Allocate接口，支持分配GPU的行为。

Allocate 接口只做了一件事情，就是给容器加上 NVIDIA_VISIBLE_DEVICES 环境变量。 https://github.com/NVIDIA/k8s-device-plugin/blob/v1.11/server.go#L153

// Allocate which return list of devices.
func (m *NvidiaDevicePlugin) Allocate(ctx context.Context, reqs *pluginapi.AllocateRequest) (*pluginapi.AllocateResponse, error) {devs := m.devsresponses := pluginapi.AllocateResponse{}for _, req := range reqs.ContainerRequests {response := pluginapi.ContainerAllocateResponse{Envs: map[string]string{"NVIDIA_VISIBLE_DEVICES": strings.Join(req.DevicesIDs, ","),},}for _, id := range req.DevicesIDs {if !deviceExists(devs, id) {return nil, fmt.Errorf("invalid allocation request: unknown device: %s", id)}}responses.ContainerResponses = append(responses.ContainerResponses, &response)}return &responses, nil
}

前面我们提到， Nvidia的 gpu-container-runtime 根据容器的 NVIDIA_VISIBLE_DEVICES 环境变量，会决定这个容器是否为GPU容器，并且可以使用哪些GPU设备。而Nvidia GPU device plugin做的事情，就是根据kubelet 请求中的GPU DeviceId，转换为 NVIDIA_VISIBLE_DEVICES 环境变量返回给kubelet， kubelet收到返回内容后，会自动将返回的环境变量注入到容器中。当容器中包含环境变量，启动时 gpu-container-runtime 会根据 NVIDIA_VISIBLE_DEVICES 里声明的设备信息，将设备映射到容器中，并将对应的Nvidia Driver Lib 也映射到容器中。

总体流程

整个Kubernetes调度GPU的过程如下：

GPU Device plugin 部署到GPU节点上，通过 ListAndWatch 接口，上报注册节点的GPU信息和对应的DeviceID。
当有声明 nvidia.com/gpu 的GPU Pod创建出现，调度器会综合考虑GPU设备的空闲情况，将Pod调度到有充足GPU设备的节点上。
节点上的kubelet 启动Pod时，根据request中的声明调用各个Device plugin 的 allocate接口，由于容器声明了GPU。 kubelet 根据之前 ListAndWatch 接口收到的Device信息，选取合适的设备，DeviceID 作为参数，调用GPU DevicePlugin的 Allocate 接口
GPU DevicePlugin ，接收到调用，将DeviceID 转换为 NVIDIA_VISIBLE_DEVICES 环境变量，返回kubelet
kubelet将环境变量注入到Pod，启动容器
容器启动时， gpu-container-runtime 调用 gpu-containers-runtime-hook
gpu-containers-runtime-hook 根据容器的 NVIDIA_VISIBLE_DEVICES 环境变量，转换为 --devices 参数，调用 nvidia-container-cli prestart
nvidia-container-cli 根据 --devices ，将GPU设备映射到容器中。并且将宿主机的Nvidia Driver Lib 的so文件也映射到容器中。此时容器可以通过这些so文件，调用宿主机的Nvidia Driver。

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