调度 GPUs
- 从 v1.8 起
  - 部署 AMD GPU 设备插件
  - 部署 NVIDIA GPU 设备插件
    - 官方的 NVIDIA GPU 设备插件
    - GCE 中使用的 NVIDIA GPU 设备插件
- 集群内存在不同类型的 NVIDIA GPU

调度 GPUs

Kubernetes 支持对节点上的 AMD 和 NVIDA GPU 进行管理，目前处于实验状态。对 NVIDIA GPU 的支持在 v1.6 中加入，已经经历了多次不向后兼容的迭代。而对 AMD GPU 的支持则在 v1.9 中通过设备插件加入。

这个页面介绍了用户如何在不同的 Kubernetes 版本中使用 GPU，以及当前存在的一些限制。

从 v1.8 起

从 1.8 版本开始，我们推荐通过设备插件的方式来使用 GPU。

在 1.10 版本之前，为了通过设备插件开启 GPU 的支持，我们需要在系统中将 DevicePlugins 这一特性开关显式地设置为 true：--feature-gates="DevicePlugins=true"。不过，从 1.10 版本开始，我们就不需要这一步骤了。

接着你需要在主机节点上安装对应厂商的 GPU 驱动并运行对应厂商的设备插件 (AMD、NVIDIA)。

当上面的条件都满足，Kubernetes 将会暴露 nvidia.com/gpu 或 amd.com/gpu 来作为一种可调度的资源。

你也能通过像请求 cpu 或 memory 一样请求 <vendor>.com/gpu 来在容器中使用 GPU。然而，当你要通过指定资源请求来使用 GPU 时，存在着以下几点限制：

GPU 仅仅支持在 limits 部分被指定，这表明：
- 你可以仅仅指定 GPU 的 limits 字段而不必须指定 requests 字段，因为 Kubernetes 会默认使用 limit 字段的值来作为 request 字段的默认值。
- 你能同时指定 GPU 的 limits 和 requests 字段，但这两个值必须相等。
- 你不能仅仅指定 GPU 的 request 字段而不指定 limits。
容器（以及 pod）并不会共享 GPU，也不存在对 GPU 的过量使用。
每一个容器能够请求一个或多个 GPU。然而只请求一个 GPU 的一部分是不允许的。

下面是一个例子:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: cuda-vector-add
spec:
  restartPolicy: OnFailure
  containers:
    - name: cuda-vector-add
      # https://github.com/kubernetes/kubernetes/blob/v1.7.11/test/images/nvidia-cuda/Dockerfile
      image: "k8s.gcr.io/cuda-vector-add:v0.1"
      resources:
        limits:
          nvidia.com/gpu: 1 # requesting 1 GPU

部署 AMD GPU 设备插件

官方的 AMD GPU 设备插件有以下要求：

Kubernetes 节点必须预先安装 AMD GPU 的 Linux 驱动。

如果你的集群已经启动并且满足上述要求的话，可以这样部署 AMD 设备插件：

# 针对 Kubernetes v1.9
kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/RadeonOpenCompute/k8s-device-plugin/r1.9/k8s-ds-amdgpu-dp.yaml
# 针对 Kubernetes v1.10
kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/RadeonOpenCompute/k8s-device-plugin/r1.10/k8s-ds-amdgpu-dp.yaml

请到 RadeonOpenCompute/k8s-device-plugin 报告有关此设备插件的问题。

部署 NVIDIA GPU 设备插件

对于 NVIDIA GPUs，目前存在两种设备插件的实现：

官方的 NVIDIA GPU 设备插件

官方的 NVIDIA GPU 设备插件有以下要求:

Kubernetes 的节点必须预先安装了 NVIDIA 驱动
Kubernetes 的节点必须预先安装 nvidia-docker 2.0
Docker 的默认运行时必须设置为 nvidia-container-runtime，而不是 runc
NVIDIA 驱动版本 ~= 361.93

如果你的集群已经启动并且满足上述要求的话，可以这样部署 NVIDIA 设备插件：

# 针对 Kubernetes v1.8
kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/k8s-device-plugin/v1.8/nvidia-device-plugin.yml
# 针对 Kubernetes v1.9
kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/k8s-device-plugin/v1.9/nvidia-device-plugin.yml

请到 NVIDIA/k8s-device-plugin 报告有关此设备插件的问题。

GCE 中使用的 NVIDIA GPU 设备插件

GCE 使用的 NVIDIA GPU 设备插件并不要求使用 nvidia-docker，并且对于任何实现了 Kubernetes CRI 的容器运行时，都应该能够使用。这一实现已经在 Container-Optimized OS 上进行了测试，并且在 1.9 版本之后会有对于 Ubuntu 的实验性代码。

在你 1.12 版本的集群上，你能使用下面的命令来安装 NVIDIA 驱动以及设备插件：

# 在容器优化的操作系统上安装 NVIDIA 驱动:
kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/container-engine-accelerators/stable/daemonset.yaml
# 在 Ubuntu 上安装 NVIDIA 驱动 (实验性质):
kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/container-engine-accelerators/stable/nvidia-driver-installer/ubuntu/daemonset.yaml
# 安装设备插件:
kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/kubernetes/release-1.12/cluster/addons/device-plugins/nvidia-gpu/daemonset.yaml

请到 GoogleCloudPlatform/container-engine-accelerators 报告有关此设备插件以及安装方法的问题。

集群内存在不同类型的 NVIDIA GPU

如果集群内部的不同节点上有不同类型的 NVIDIA GPU，那么你可以使用节点标签和节点选择器来将 pod 调度到合适的节点上。

例如：

# 为你的节点加上它们所拥有的加速器类型的标签
kubectl label nodes <node-with-k80> accelerator=nvidia-tesla-k80
kubectl label nodes <node-with-p100> accelerator=nvidia-tesla-p100

对于 AMD GPUs，您可以部署节点标签器，它会自动给节点打上 GPU 属性标签。目前支持的属性：

设备 ID (-device-id)
VRAM 大小 (-vram)
SIMD 数量(-simd-count)
计算单位数量(-cu-count)
固件和特性版本 (-firmware)
GPU 系列，两个字母的首字母缩写(-family)
- SI - Southern Islands
- CI - Sea Islands
- KV - Kaveri
- VI - Volcanic Islands
- CZ - Carrizo
- AI - Arctic Islands
- RV - Raven

示例:

$ kubectl describe node cluster-node-23
Name:               cluster-node-23
Roles:              <none>
Labels:             beta.amd.com/gpu.cu-count.64=1
                    beta.amd.com/gpu.device-id.6860=1
                    beta.amd.com/gpu.family.AI=1
                    beta.amd.com/gpu.simd-count.256=1
                    beta.amd.com/gpu.vram.16G=1
                    beta.kubernetes.io/arch=amd64
                    beta.kubernetes.io/os=linux
                    kubernetes.io/hostname=cluster-node-23
Annotations:        kubeadm.alpha.kubernetes.io/cri-socket: /var/run/dockershim.sock
                    node.alpha.kubernetes.io/ttl: 0
......

在 pod 的 spec 字段中指定 GPU 的类型：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: cuda-vector-add
spec:
  restartPolicy: OnFailure
  containers:
    - name: cuda-vector-add
      # https://github.com/kubernetes/kubernetes/blob/v1.7.11/test/images/nvidia-cuda/Dockerfile
      image: "k8s.gcr.io/cuda-vector-add:v0.1"
      resources:
        limits:
          nvidia.com/gpu: 1
  nodeSelector:
    accelerator: nvidia-tesla-p100 # or nvidia-tesla-k80 etc.

这能够保证 pod 能够被调度到你所指定类型的 GPU 的节点上去。