一 背景

现需要在Kubernetes平台上以容器的形态部署业务程序，借助NVIDIA 开源的GPU-operator组件来实现GPU显卡的调度和渲染能力。

二 方案简介

通过在Kubernetes集群部署gpu-operator全家桶程序，它提供了nvidia驱动的安装，实现了deviceplugin能力提供了gpu显卡的调度能力，还提供了gpu相关的指标。

三 实施步骤

在安装gpu-operator之前需要确保基础环境的一致:

1. GPU显卡型号: Nvidia T4
2. GPU节点操作系统: Ubuntu22.04
3. 容器引擎: docker

3.1 安装nvidia gpu-operator

可参考nvidia官方文档资料: https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/gpu-operator/latest/getting-started.html#

1. 由于安装形式是operator，需要先配置helm客户端
   helm的部署安装，可参考: https://support.huaweicloud.com/usermanual-cce/cce_10_0144.html

   ---

2. 添加nvidia helm仓库
   helm repo add nvidia https://helm.ngc.nvidia.com/nvidia \ && helm repo update
   

   ---

3. 指定驱动版本安装gpu-operator
   helm install --wait --generate-name \ -n gpu-operator --create-namespace \ nvidia/gpu-operator \ --set driver.version=470.141.03
   
   需要注意部分镜像可能会拉取失败导致安装失败，可以提前准备好拉取到节点上

   ---

4. 观察gpu-operator运行状态
   由于nvidia驱动的下载编译安装，需要等待片刻才能就绪，观察kubernetes集群中gpu-operator的运行状态
   
   此时集群还没下发GPU节点，部分daemonset程序还未拉起。扩容GPU节点池，创建GPU节点
   
   节点下发后，可以看到，每个节点都会运行daemonset程序，实现nvidia驱动的安装,gpu显卡资源的上报和调度等
   
   等待片刻后，各组件均已正常运行。（如果daemonset程序中，部分组件长时间未就绪，可通过手动重启pod进行解决）
   

   ---

5. 查看GPU节点状态
   可以看到节点状态为GPU驱动未就绪，现在点击节点可以发现GPU显卡配额
   
   也可查看gpu节点的yaml进行确认
   

3.2 创建工作负载申请gpu显卡资源，下发图形渲染任务

1. 使用图形渲染软件Blender，工作负载yaml如下:

   apiVersion: apps/v1
   kind: Deployment
   metadata:
     labels:
       version: v1
     name: blender
     namespace: default
   spec:
     replicas: 1
     selector:
       matchLabels:
         app: blender
         version: v1
     template:
       metadata:
         labels:
           app: blender
           version: v1
       spec:
         containers:
         - image: swr.cn-east-3.myhuaweicloud.com/hz-cloud/blender:4.1.1
           imagePullPolicy: IfNotPresent
           name: container-1
           resources:
             limits:
               nvidia.com/gpu: "1"
             requests:
               cpu: 250m
               memory: 512Mi
   
   ---
   apiVersion: v1
   kind: Service
   metadata:
     labels:
       app: blender
       version: v1
     name: blender
     namespace: default
   spec:
     ports:
     - name: cce-service-0
       port: 3000
       protocol: TCP
       targetPort: 3000
     selector:
       app: blender
       version: v1
     type: NodePort
   
   

   等待Pod就绪：
   

   ---

2. 登录pod进行确认gpu显卡是否已经挂载
   
   查看容器中的环境变量,确认存在: NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=all
   

   ---

3. 访问业务前端配置渲染属性
   配置渲染属性: 渲染引擎选择 Cycles,设备选择GPU计算
   
   确认Blender程序已经探测到nvidia T4显卡
   

   ---

4. 实施图形渲染
   
   开始渲染，目前进度为:
   

   ---

5. 观察容器的gpu使用情况
   容器内可使用 watch -d nvidia-smi 动态查看gpu的使用情况: 可以发现显存和算力的使用都有在提升
   

3.3 关于GPU相关指标的查看

gpu-operator 会在集群中以daemonset的形式安装dcgm-exporter程序,该程序会通过9400端口暴露该GPU节点上的gpu相关指标

手动访问: curl podip:9400/metrics 查看指标:

后续集群如果集成了Prometehus监控系统可通过编写servicemonitor进行指标任务的采集，方便查看集群中GPU的使用情况。