如何在Kubernetes中实现GPU共享

在Kubernetes中实现GPU共享可以通过以下几种机制和方法：

CUDA Streams

• 简介：CUDA Streams是CUDA提供的一种编程模型抽象，允许在GPU上顺序执行命令序列，包括CUDA Kernels、内存复制操作等。同一个stream内部的命令严格顺序执行，但同一个应用可以并发执行多个streams，从而提高GPU的硬件使用率。
• 优点：
• 提高GPU利用率。
• 适用于需要并行处理的场景，如模型推理服务。
• 缺点：
• 需要修改应用代码使用CUDA streams API。
• 仅限于一个应用内部。
• 提供的硬件和错误隔离有限。

Time Slicing（时间切片）

• 简介：时间切片也称为时间共享，是指把多个CUDA程序分配到同一个GPU上运行，即一个简单的超额订阅策略。NVIDIA在Pascal架构之上提供了对此技术的支持。
• 优点：
• 设置容易。
• 对分区数量无限制。
• 可在众多GPU架构上部署。
• 缺点：
• 上下文切换引起的效率降低。
• 共享GPU设备导致的隔离不足、潜在的GPU OOM等。
• 时间片周期恒定，无法为每个工作负载设置可用资源的优先级或大小。

MPS（多进程服务）

• 简介：MPS是CUDA API的客户端-服务器架构的实现，用于提供同一GPU同时给多个进程使用。
• 优点：
• 适用于科学计算领域，提高GPU利用率。
• 缺点：
• 需要针对MPS进行特定的编程和配置。

Kubernetes GPU管理实践

1. 安装NVIDIA GPU驱动和NVIDIA Device Plugin：

• 确保每个节点上都安装了支持的NVIDIA GPU驱动。
• 安装NVIDIA Device Plugin for Kubernetes，使Kubernetes能够调度和管理GPU资源。

1. 配置节点的GPU资源：

• 使用kubectl describe nodes命令查看集群中每个节点的GPU资源。

1. 在Pod中请求GPU资源：

• 在Pod的配置文件中声明对GPU的请求，例如使用nvidia.com/gpu:1表示请求1个GPU资源。

1. 调度和监控GPU资源：

• Kubernetes调度器会根据集群中GPU资源的分配情况来调度Pod。
• 使用nvidia-smi命令在节点上监控GPU的使用情况，并通过Kubernetes监控工具（如Prometheus和Grafana）集成NVIDIA GPU插件，实时监控GPU使用情况。

1. GPU配额管理：

• 通过Kubernetes资源配额功能与自定义资源配额（如nvidia.com/gpu）结合来进行管理，限制某些命名空间或项目能够使用的GPU数量。

通过上述方法，可以在Kubernetes中实现GPU共享，提高GPU资源的利用率和管理效率。