Managed – FPT Kubernetes Engine

Kubernetes quản lý và sử dụng resources GPU tương tự như sử dụng resources CPU. Tùy vào cấu hình GPU lựa chọn cho Worker Group để khai báo resources GPU cho ứng dụng trên Kubernetes. 

Chú ý:  

• Có thể chỉ định GPU limits mà không cần chỉ định requests do Kubernetes sử dụng limits làm giá trị yêu cầu mặc định.
• Có thể chỉ định cả GPU limits và requests nhưng hai giá trị này phải bằng nhau.
• Không thể chỉ định GPU requests mà không chỉ định limits.

– Kiểm tra cấu hình GPU bằng lệnh sau: 

kubectl get node  -o json | jq ‘.items[].metadata.labels‘ 

Ví dụ: hình dưới cho thấy worker sủ dụng card Nvidia A30, cấu hình strategy: all-balanced, trạng thái: success.

– Kiểm tra cấu hình GPU Instance trên worker chưa bằng lệnh sau: (ssh vào worker, gõ lệnh) 

Ví dụ triển khai ứng dụng sử dụng GPU:

• Với strategy: single, tài nguyên GPU được khai báo như sau:

#Cú pháp: 
nvidia.com/gpu: 
#Ví dụ: 
nvidia.com/gpu: 1
*(Với strategy single, card GPU chia được chia nhỏ thành các instance bằng nhau)

#Ví dụ deployment sử dụng gpu single strategy
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: example-gpu-app
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      component: gpu-app
  template:
    metadata:
      labels:
        component: gpu-app
    spec:
      containers:
        - name: gpu-container
          securityContext:
            capabilities:
              add:
                - SYS_ADMIN
          resources:
            limits:
              nvidia.com/gpu: 1
          image: nvidia/samples:dcgmproftester-2.0.10-cuda11.0-ubuntu18.04
          command: ["/bin/sh", "-c"]
          args:
            - while true; do /usr/bin/dcgmproftester11 --no-dcgm-validation -t 1004 -d 300; sleep 30; done

 *Với strategy: mixed, tài nguyên GPU được khai báo như sau:

#Cú pháp: 
nvidia.com/: 
#Ví dụ: 
nvidia.com/mig-1g.6gb: 2
*(Với strategy mixed, card GPU chia được chia nhỏ thành 2 loại instance nên khi khai báo resources cần chỉ rõ loại instance sử dụng)

#Ví dụ deployment sử dụng gpu mixed strategy
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: example-gpu-app
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      component: gpu-app
  template:
    metadata:
      labels:
        component: gpu-app
    spec:
      containers:
        - name: gpu-container
          securityContext:
            capabilities:
              add:
                - SYS_ADMIN
          resources:
            limits:
              nvidia.com/mig-1g.6gb: 1
          image: nvidia/samples:dcgmproftester-2.0.10-cuda11.0-ubuntu18.04
          command: ["/bin/sh", "-c"]
          args:
            - while true; do /usr/bin/dcgmproftester11 --no-dcgm-validation -t 1004 -d 300; sleep 30; done

• Với none strategy, tài nguyên GPU được khai báo như sau:

#Cú pháp:
nvidia.com/gpu: 1
*(Với none strategy, pod sẽ dùng toàn bộ tài nguyên của một card GPU)

#Ví dụ deployment sử dụng gpu none strategy
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: example-gpu-app
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      component: gpu-app
  template:
    metadata:
      labels:
        component: gpu-app
    spec:
      containers:
        - name: gpu-container
          securityContext:
            capabilities:
              add:
                - SYS_ADMIN
          resources:
            limits:
              nvidia.com/gpu: 1
          image: nvidia/samples:dcgmproftester-2.0.10-cuda11.0-ubuntu18.04
          command: ["/bin/sh", "-c"]
          args:
            - while true; do /usr/bin/dcgmproftester11 --no-dcgm-validation -t 1004 -d 300; sleep 30; done