Merge pull request #22693 from shuuji3/tasks/manage-gpus/scheduling-gpus
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Kubernetes Prow Robot
GitHub
commit
e558b48e3e
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@ -0,0 +1,184 @@
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content_type: concept
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title: GPUのスケジューリング
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description: クラスター内のノードのリソースとしてGPUを設定してスケジューリングします
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<!-- overview -->
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{{< feature-state state="beta" for_k8s_version="v1.10" >}}
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Kubernetesには、複数ノードに搭載されたAMDおよびNVIDIAのGPU(graphical processing unit)を管理するための**実験的な**サポートが含まれています。
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このページでは、異なるバージョンのKubernetesを横断してGPUを使用する方法と、現時点での制限について説明します。
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<!-- body -->
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## デバイスプラグインを使用する
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Kubernetesでは、GPUなどの特別なハードウェアの機能にPodがアクセスできるようにするために、{{< glossary_tooltip text="デバイスプラグイン" term_id="device-plugin" >}}が実装されています。
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管理者として、ノード上に対応するハードウェアベンダーのGPUドライバーをインストールして、以下のような対応するGPUベンダーのデバイスプラグインを実行する必要があります。
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* [AMD](#deploying-amd-gpu-device-plugin)
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* [NVIDIA](#deploying-nvidia-gpu-device-plugin)
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上記の条件を満たしていれば、Kubernetesは`amd.com/gpu`または`nvidia.com/gpu`をスケジュール可能なリソースとして公開します。
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これらのGPUをコンテナから使用するには、`cpu`や`memory`をリクエストするのと同じように`<vendor>.com/gpu`というリソースをリクエストするだけです。ただし、GPUを使用するときにはリソースのリクエストの指定方法にいくつか制限があります。
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- GPUは`limits`セクションでのみ指定されることが想定されている。この制限は、次のことを意味します。
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* Kubernetesはデフォルトでlimitの値をrequestの値として使用するため、GPUの`requests`を省略して`limits`を指定できる。
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* GPUを`limits`と`requests`の両方で指定できるが、これら2つの値は等しくなければならない。
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* GPUの`limits`を省略して`requests`だけを指定することはできない。
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- コンテナ(およびPod)はGPUを共有しない。GPUのオーバーコミットは起こらない。
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- 各コンテナは1つ以上のGPUをリクエストできる。1つのGPUの一部だけをリクエストすることはできない。
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以下に例を示します。
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```yaml
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apiVersion: v1
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kind: Pod
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metadata:
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name: cuda-vector-add
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spec:
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restartPolicy: OnFailure
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containers:
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- name: cuda-vector-add
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# https://github.com/kubernetes/kubernetes/blob/v1.7.11/test/images/nvidia-cuda/Dockerfile
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image: "k8s.gcr.io/cuda-vector-add:v0.1"
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resources:
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limits:
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nvidia.com/gpu: 1 # 1 GPUをリクエストしています
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```
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### AMDのGPUデバイスプラグインをデプロイする {#deploying-amd-gpu-device-plugin}
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[AMD公式のGPUデバイスプラグイン](https://github.com/RadeonOpenCompute/k8s-device-plugin)には以下の要件があります。
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- Kubernetesのノードに、AMDのGPUのLinuxドライバーがあらかじめインストール済みでなければならない。
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クラスターが起動して上記の要件が満たされれば、以下のコマンドを実行することでAMDのデバイスプラグインをデプロイできます。
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```shell
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kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/RadeonOpenCompute/k8s-device-plugin/v1.10/k8s-ds-amdgpu-dp.yaml
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```
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このサードパーティーのデバイスプラグインに関する問題は、[RadeonOpenCompute/k8s-device-plugin](https://github.com/RadeonOpenCompute/k8s-device-plugin)で報告できます。
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### NVIDIAのGPUデバイスプラグインをデプロイする {#deploying-nvidia-gpu-device-plugin}
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現在、NVIDIAのGPU向けのデバイスプラグインの実装は2種類あります。
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#### NVIDIA公式のGPUデバイスプラグイン
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[NVIDIA公式のGPUデバイスプラグイン](https://github.com/NVIDIA/k8s-device-plugin)には以下の要件があります。
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- Kubernetesのノードに、NVIDIAのドライバーがあらかじめインストール済みでなければならない。
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- Kubernetesのノードに、[nvidia-docker 2.0](https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker)があらかじめインストール済みでなければならない。
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- KubeletはコンテナランタイムにDockerを使用しなければならない。
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- runcの代わりにDockerの[デフォルトランタイム](https://github.com/NVIDIA/k8s-device-plugin#preparing-your-gpu-nodes)として、`nvidia-container-runtime`を設定しなければならない。
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- NVIDIAのドライバーのバージョンが次の条件を満たさなければならない ~= 384.81。
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クラスターが起動して上記の要件が満たされれば、以下のコマンドを実行することでNVIDIAのデバイスプラグインがデプロイできます。
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```shell
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kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/k8s-device-plugin/1.0.0-beta4/nvidia-device-plugin.yml
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```
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このサードパーティーのデバイスプラグインに関する問題は、[NVIDIA/k8s-device-plugin](https://github.com/NVIDIA/k8s-device-plugin)で報告できます。
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#### GCEで使用されるNVIDIAのGPUデバイスプラグイン
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[GCEで使用されるNVIDIAのGPUデバイスプラグイン](https://github.com/GoogleCloudPlatform/container-engine-accelerators/tree/master/cmd/nvidia_gpu)は、nvidia-dockerを必要としないため、KubernetesのContainer Runtime Interface(CRI)と互換性のある任意のコンテナランタイムで動作するはずです。このデバイスプラグインは[Container-Optimized OS](https://cloud.google.com/container-optimized-os/)でテストされていて、1.9以降ではUbuntu向けの実験的なコードも含まれています。
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以下のコマンドを実行すると、NVIDIAのドライバーとデバイスプラグインをインストールできます。
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```shell
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# NVIDIAドライバーをContainer-Optimized OSにインストールする
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kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/container-engine-accelerators/stable/daemonset.yaml
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# NVIDIAドライバーをUbuntuにインストールする(実験的)
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kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/container-engine-accelerators/stable/nvidia-driver-installer/ubuntu/daemonset.yaml
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# デバイスプラグインをインストールする
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kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/kubernetes/release-1.14/cluster/addons/device-plugins/nvidia-gpu/daemonset.yaml
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```
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このサードパーティーのデバイスプラグインの使用やデプロイに関する問題は、[GoogleCloudPlatform/container-engine-accelerators](https://github.com/GoogleCloudPlatform/container-engine-accelerators)で報告できます。
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Googleは、GKE上でNVIDIAのGPUを使用するための[手順](https://cloud.google.com/kubernetes-engine/docs/how-to/gpus)も公開しています。
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## 異なる種類のGPUを搭載するクラスター
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クラスター上の別のノードに異なる種類のGPUが搭載されている場合、[NodeラベルとNodeセレクター](/docs/tasks/configure-pod-container/assign-pods-nodes/)を使用することで、Podを適切なノードにスケジューリングできます。
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以下に例を示します。
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```shell
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# アクセラレーターを搭載したノードにラベルを付けます。
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kubectl label nodes <node-with-k80> accelerator=nvidia-tesla-k80
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kubectl label nodes <node-with-p100> accelerator=nvidia-tesla-p100
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```
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## 自動的なNodeラベルの付加 {#node-labeller}
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AMDのGPUデバイスを使用している場合、[Node Labeller](https://github.com/RadeonOpenCompute/k8s-device-plugin/tree/master/cmd/k8s-node-labeller)をデプロイできます。Node Labellerは{{< glossary_tooltip text="コントローラー" term_id="controller" >}}の1種で、GPUデバイスのプロパティを持つノードに自動的にラベルを付けてくれます。
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現在は、このコントローラーは以下のプロパティに基づいてラベルを追加できます。
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* デバイスID(-device-id)
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* VRAMのサイズ(-vram)
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* SIMDの数(-simd-count)
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* Compute Unitの数(-cu-count)
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* ファームウェアとフィーチャーのバージョン(-firmware)
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* 2文字の頭字語で表されたGPUファミリー(-family)
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* SI - Southern Islands
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* CI - Sea Islands
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* KV - Kaveri
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* VI - Volcanic Islands
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* CZ - Carrizo
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* AI - Arctic Islands
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* RV - Raven
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```shell
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kubectl describe node cluster-node-23
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```
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```
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Name: cluster-node-23
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Roles: <none>
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Labels: beta.amd.com/gpu.cu-count.64=1
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beta.amd.com/gpu.device-id.6860=1
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beta.amd.com/gpu.family.AI=1
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beta.amd.com/gpu.simd-count.256=1
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beta.amd.com/gpu.vram.16G=1
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beta.kubernetes.io/arch=amd64
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beta.kubernetes.io/os=linux
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kubernetes.io/hostname=cluster-node-23
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Annotations: kubeadm.alpha.kubernetes.io/cri-socket: /var/run/dockershim.sock
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node.alpha.kubernetes.io/ttl: 0
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…
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```
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Node Labellerを使用すると、GPUの種類をPodのspec内で指定できます。
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```yaml
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apiVersion: v1
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kind: Pod
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metadata:
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name: cuda-vector-add
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spec:
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restartPolicy: OnFailure
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containers:
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- name: cuda-vector-add
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# https://github.com/kubernetes/kubernetes/blob/v1.7.11/test/images/nvidia-cuda/Dockerfile
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image: "k8s.gcr.io/cuda-vector-add:v0.1"
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resources:
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limits:
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nvidia.com/gpu: 1
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nodeSelector:
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accelerator: nvidia-tesla-p100 # または nvidia-tesla-k80 など
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```
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これにより、指定した種類のGPUを搭載したノードにPodがスケジューリングされることを保証できます。
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