[kubernetes] k8s gpu - nvidia device plugin 설치, 예제 테스트

목적

• Nvidia GPU가 장착된 서버/PC 환경의 Kubernetes 에서 GPU 인식, 사용
• Kubernetes 에서 Nvidia GPU 를 사용하는 Application yaml 테스트

준비

항상 Official Doc 먼저 확인

• https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker
  • nvidia gpu 를 도커 컨테이너에서 사용할 수 있는 nvidia-docker
• https://github.com/NVIDIA/k8s-device-plugin
  • k8s 에서 nvidia gpu 설치된 노드의 device 에 접근하여 관리, 사용할 수 있는 k8s-device-plugin
  • helm 버전: https://github.com/NVIDIA/k8s-device-plugin#deployment-via-helm
• https://www.nvidia.com/ko-kr/drivers/unix/
  • linux 환경의 nvidia 공통 driver

GPU 노드 준비

• nvidia GPU 드라이버 설치
  • 드라이버 다운로드: https://www.nvidia.com/ko-kr/drivers/unix/
  • run 파일

  chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64*.run
  ./NVIDIA-Linux-x86_64*.run

• nvidia-docker 설치

  • 패키지 저장소 추가하고 nvidia-docker 설치

  distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
  curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
  curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
  
  sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-docker2
  sudo systemctl restart docker

  • /etc/docker/daemon.json 확인해서 default runtime 변경되었는지 확인,
    안되어있으면 아래와 같이 편집

    {
        "default-runtime": "nvidia",
        "runtimes": {
            "nvidia": {
                "path": "/usr/bin/nvidia-container-runtime",
                "runtimeArgs": []
            }
        }
    }

설치

k8s nvidia device plugin 설치 (v0.11.0)

yaml 버전 (for development)

• yaml 파일 다운로드
  • 컨테이너 이미지명: nvcr.io/nvidia/k8s-device-plugin:v0.11.0

  curl -o nvidia-device-plugin.yml https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/k8s-device-plugin/v0.11.0/nvidia-device-plugin.yml

helm 버전 (for production)

• helm repo 추가

  helm repo add nvdp https://nvidia.github.io/k8s-device-plugin
  helm repo update

• helm pull

  helm pull --untar nvdp/nvidia-device-plugin

  • 항상 values 의 값을 숙지할 것

  vi nvidia-device-plugin/values.yaml

• helm custom values 파일 생성
  • nvidia gpu 가 설치된 노드에만 설치하기 위해 custom values 파일 사용

  cp nvidia-device-plugin/values.yaml values/value-nvidia-device-plugin.yml

  • nodeSelector 로 nvidia gpu 가 설치된 노드에만 추가한 node label 을 지정

  vi values/value-nvidia-device-plugin.yml

  nodeSelector:
    node.resource/gpu: "true"

• helm install

  helm install \
  --values=values/value-nvidia-device-plugin.yml \
  nvidia-device-plugin \
  nvidia-device-plugin/

  • 설치 옵션

   failOnInitError:
        fail the plugin if an error is encountered during initialization, otherwise block indefinitely
        초기화 중에 오류가 발생하면 플러그인을 실패로 처리하고, 다른 경우엔 무기한 차단
        (default 'true')
    compatWithCPUManager:
        run with escalated privileges to be compatible with the static CPUManager policy
        고정된 CPUManger 정책과 호환되도록 상승된 권한으로 실행
        (default 'false')
    legacyDaemonsetAPI:
        use the legacy daemonset API version 'extensions/v1beta1'
        예전 daemonset 'extensions/v1beta1' API 버전을 호환
        (default 'false')
    migStrategy:
        the desired strategy for exposing MIG devices on GPUs that support it
        MIG를 지원하는 GPU에 MIG 장치를 노출하는 방법 선택
        [none | single | mixed] (default "none")
    deviceListStrategy:
        the desired strategy for passing the device list to the underlying runtime
        기본 런타임에 장치 목록을 전달하기 위해 사용하는 방법 선택
        [envvar | volume-mounts] (default "envvar")
    deviceIDStrategy:
        the desired strategy for passing device IDs to the underlying runtime
        기본 런타임에 장치 ID를 전달하기 위해 사용하는 방법 선택
        [uuid | index] (default "uuid")
    nvidiaDriverRoot:
        the root path for the NVIDIA driver installation (typical values are '/' or '/run/nvidia/driver')
        NVIDIA 드라이버 설치하는 루트 경로 지정 (/ 혹은 /run/nvidia/drive)
    runtimeClassName:
        the runtimeClassName to use, for use with clusters that have multiple runtimes. (typical value is 'nvidia')
        여러 런타임이 있는 클러스터를 사용하는 경우 runtimeClassNmae 지정 (defaul 는 nvidia)

설치 확인

• 지정한 노드에만 설치되는 것을 확인
  • 

테스트

• nvidia-smi 테스트용 Deployment 작성

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: cuda-gpu-test
  labels:
    app: gpu-test
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: gpu-test
  template:
    metadata:
      labels:
        app: gpu-test
    spec:
      containers:
        - name: cuda
          image: nvidia/cuda:10.0-base
          command: [ "sh", "-c" ]
          args: ["nvidia-smi && sleep 300"]
          resources:
            limits:
              nvidia.com/gpu: 2

• kubectl apply -f {파일명} 으로 테스트
  • 혹은 lens 에서 생성