FPT Kubernetes Engine with GPU

Kubernetes hỗ trợ tự động auto scale dựa trên các custom metrics như GPU metrics bằng cách kết hợp với Prometheus. Bài viết này giới thiệu cách để cấu hình Auto Scale cho các ứng dụng sử dụng GPU chạy trên nền tảng FPT Kubernetes Engine.

Yêu cầu:

• Cụm Kubernetes có gắn GPU
• Ứng dụng sử dụng GPU đang ở trạng thái running

Các bước cấu hình:

Bước 1: Cài đặt các gói kube-prometheus-stack và prometheus-adapter

• Sử dụng dịch vụ FPT App Catalog
  • Sử dụng dịch vụ FPT App Catalog, tạo App Catalog sau đó chọn mục Connect Cluster để connect đến Cluster GPU.
  • Tại Menu App Catalogs, chọn Repositories là fptcloud-catalogs, phần search bấm prometheus sau đó chọn install gói kube-prometheus-stack, điền Release name và Namespace để triển khai gói.

• Sử dụng helm chart:

helm repo add xplat-fke https://registry.fke.fptcloud.com/chartrepo/xplat-fke && helm repo update
helm install --wait --generate-name \
    -n prometheus --create-namespace \
    xplat-fke/kube-prometheus-stack
prometheus_service=$(kubectl get svc -n prometheus -lapp=kube-prometheus-stack-prometheus -ojsonpath='{range .items[*]}{.metadata.name}{"\n"}{end}')
helm install --wait --generate-name \
    -n prometheus --create-namespace \
    xplat-fke/prometheus-adapter \
    --set prometheus.url=http://${prometheus_service}.prometheus.svc.cluster.local

• Sau khi deploy xong gói kube-prometheus-stack, ta tiếp tục deploy prometheus- adapter, tuy nhiên ta cần thay đổi values của gói để trỏ đúng prometheus service của kube-prometheus-stack. Ví dụ với namespace của kube-prometheus-stack ta đặt là prometheus thì values ta cần điền vào là:

<>.<>.svc.cluster.local
prometheus-kube-prometheus-prometheus.prometheus.svc.cluster.local

• Sau đó ta kiểm tra trạng thái của hai gói trên

Bước 2: Cấu hình Horizontal Pod Autoscaler cho ứng dụng GPU

Horizontal Pod Autoscaler (HPA) tự động scale các Pod để đáp ứng điều kiện được đưa ra trong cấu hình. Ở phần trên khi cấu hình xong prometheus-addapter sẽ export ra các Custom Metric của DCGM để theo dõi workload của GPU.

Ví dụ một file manifest HPA

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
 name: my-gpu-app
spec:
 maxReplicas: 3  # Update this accordingly
 minReplicas: 1
 scaleTargetRef:
   apiVersion: apps/v1beta1
   kind: Deployment
   name: my-gpu-app # Add label from Deployment we need to autoscale
 metrics:
 - type: Pods  # scale pod based on gpu
   pods:
     metric:
       name: DCGM_FI_PROF_GR_ENGINE_ACTIVE # Add the DCGM metric here accordingly
     target:
       type: AverageValue
       averageValue: 0.8

Tham khảo thêm tài liệu của NVIDA về các DCGM metric link

Sau đó kiểm tra HPA vừa khởi tạo:

kubectl get hpa -A