Создание мультиэкземплярного пула узлов GPU в Azure Kubernetes Service (AKS)

Некоторые графические процессоры NVIDIA можно разделить на до семи независимых экземпляров. Каждый экземпляр имеет собственный мультипроцессор Stream (SM), который отвечает за выполнение инструкций параллельно, и собственную память GPU. Дополнительные сведения о секционирования GPU см. в разделе NVIDIA MIG.

В этой статье описывается, как создать пул узлов GPU с несколькими экземплярами с помощью размера виртуальной машины, совместимой с MIG, в кластере Azure Kubernetes Service (AKS).

Tip

Для полностью управляемого опыта использования MIG, при котором AKS устанавливает и поддерживает драйвер NVIDIA, подключаемый модуль устройства и экспортер метрик DCGM, см. статью "Создание пула узлов с несколькими экземплярами GPU (MIG) (предварительная версия)".

Предварительные требования и ограничения

Учетная запись Azure с активной подпиской. Если ее нет, можно создать учетную запись бесплатно.
Azure CLI версии 2.2.0 или более поздней версии, установленной и настроенной. Чтобы узнать версию, выполните команду az --version. Если необходимо установить или обновить, см. раздел Install Azure CLI.
Клиент командной строки Kubernetes, kubectl, установленный и настроенный. Если вы используете Azure Cloud Shell, kubectl уже установлен. Если вы хотите установить его локально, можно использовать az aks install-cli команду.
Helm версии 3 установлен и настроен. Дополнительные сведения об установке Helm см. в Установка Helm.
В настоящее время многоэкземплярный GPU (MIG) поддерживается в AKS для серий размеров виртуальных машин с GPU NVIDIA A100, H100 и H200.

Профили экземпляров GPU

Профили экземпляров GPU определяют, как секционируются графические процессоры. В следующей таблице показан доступный профиль GPU-экземпляра для Standard_ND96asr_v4:

Имя профиля	Доля SM	Доля памяти	Количество созданных экземпляров
MIG 1g,5gb	1/7	одна восьмая	7
MIG 2g.10gb	2/7	2/8	3
MIG 3г.20Гб	3/7	4/8	2
MIG 4г.20ГБ	4/7	4/8	1
MIG 7г.40ГБ	7/7	8/8	1

Например, профиль MIG 1g.5gb экземпляра GPU указывает, что каждый экземпляр GPU имеет 1g SM (многопроцессоры потоковой передачи) и 5 гб памяти. В этом случае GPU секционируется на семь экземпляров.

Доступные профили экземпляров GPU для этого размера виртуальной машины включают MIG1g, MIG2g, MIG3g, MIG4g и MIG7g.

Внимание

После создания пула узлов не удается изменить примененный профиль экземпляра GPU.

Создание кластера AKS

Создайте группу ресурсов Azure с помощью команды az group create.
```
az group create --name myResourceGroup --location southcentralus
```

Создайте кластер AKS с помощью az aks create команды.

az aks create \
    --resource-group myResourceGroup \
    --name myAKSCluster \
    --generate-ssh-keys

Настройте kubectl, чтобы подключиться к кластеру AKS с помощью команды az aks get-credentials.
```
az aks get-credentials --resource-group myResourceGroup --name myAKSCluster
```

Создание многоэкземплярного пула узлов с GPU

Для создания пула узлов можно использовать Azure CLI или HTTP-запрос к API ARM.

Azure CLI;
HTTP-запрос

Создайте пул узлов GPU с несколькими экземплярами с помощью az aks nodepool add команды и укажите профиль экземпляра GPU. В приведенном ниже примере создается пул узлов с типом виртуальной машины GPU, совместимой с Standard_ND96asr_v4 MIG.
```
az aks nodepool add \
    --name aksMigNode \
    --resource-group myResourceGroup \
    --cluster-name myAKSCluster \
    --node-vm-size Standard_ND96asr_v4 \
    --node-count 1 \
    --gpu-instance-profile MIG1g
```

Создайте пул узлов GPU с несколькими экземплярами, разместив профиль экземпляра GPU в тексте запроса.
```
{
    "properties": {
        "count": 1,
        "vmSize": "Standard_ND96asr_v4",
        "type": "VirtualMachineScaleSets",
        "gpuInstanceProfile": "MIG1g"
    }
}
```

Определение стратегии многоэкземплярного GPU (MIG)

Перед установкой подключаемых модулей NVIDIA необходимо указать стратегию многоэкземплярной GPU (MIG), которую следует использовать для секционирования GPU: отдельная стратегия или смешанная стратегия. Две стратегии не влияют на то, как выполняются рабочие нагрузки ЦП, но как отображаются ресурсы GPU.

Единая стратегия: одна стратегия обрабатывает каждый экземпляр GPU как GPU. Если вы используете эту стратегию, ресурсы GPU отображаются как nvidia.com/gpu: 1.
Смешанная стратегия: Смешанная стратегия открывает экземпляры GPU и профиль экземпляра GPU. Если вы используете эту стратегию, ресурсы GPU отображаются как nvidia.com/mig1g.5gb: 1.

Установите подключаемый модуль устройства NVIDIA и компонент определения функций GPU (GFD)

Задайте стратегию MIG в качестве переменной среды. Можно использовать одну или смешанную стратегию.
```
# Single strategy
export MIG_STRATEGY=single

# Mixed strategy
export MIG_STRATEGY=mixed
```
Добавьте репозиторий helm для подключаемого модуля устройства NVIDIA, используя команды helm repo add и helm repo update.
```
helm repo add nvdp https://nvidia.github.io/k8s-device-plugin
helm repo update
```

Установите подключаемый модуль устройства NVIDIA с помощью команды helm install.

helm install nvdp nvdp/nvidia-device-plugin \
--version=0.17.0 \
--set migStrategy=${MIG_STRATEGY} \
--set gfd.enabled=true \
--namespace nvidia-device-plugin \
--create-namespace

Примечание.

Установка с помощью Helm плагина для устройств NVIDIA объединяет плагины для устройств Kubernetes и репозитории GFD. Отдельная установка helm программного компонента GFD не рекомендуется при использовании gpu с несколькими экземплярами AKS.

Примечание.

При развертывании подключаемого модуля устройства NVIDIA в Azure Linux с помощью настраиваемого манифеста DaemonSet вместо Helm необходимо включить переменную среды NVIDIA_MIG_MONITOR_DEVICES=all в контейнер подключаемого модуля устройства.

Подтверждение возможности использования мульти-инстанс GPU

kubectl Проверьте подключение к кластеру с помощью kubectl get команды, чтобы вернуть список узлов кластера.
```
kubectl get nodes -o wide
```
Убедитесь, что узел имеет возможность GPU с несколькими экземплярами с помощью kubectl describe node команды. В следующем примере команда описывает узел с именем aksMigNode, который использует MIG1g в качестве профиля экземпляра GPU.
```
kubectl describe node aksMigNode
```
Выходные данные должны выглядеть примерно так:
```
# Single strategy output
Allocatable:
    nvidia.com/gpu: 56

# Mixed strategy output
Allocatable:
    nvidia.com/mig-1g.5gb: 56
```

Планирование задач

Следующие примеры основаны на базовом образе CUDA версии 12.1.1 для Ubuntu 22.04, помеченного как 12.1.1-base-ubuntu22.04.

Единая стратегия

Создайте файл single-strategy-example.yaml и скопируйте в него следующий манифест.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: nvidia-single
spec:
  containers:
  - name: nvidia-single
    image: nvidia/cuda:12.1.1-base-ubuntu22.04
    command: ["/bin/sh"]
    args: ["-c","sleep 1000"]
    resources:
      limits:
        "nvidia.com/gpu": 1

Разверните приложение с помощью kubectl apply команды и укажите имя манифеста YAML.
```
kubectl apply -f single-strategy-example.yaml
```

Проверьте выделенные устройства GPU с помощью kubectl exec команды. Эта команда возвращает список узлов кластера.

kubectl exec nvidia-single -- nvidia-smi -L

В следующем примере показан результат, демонстрирующий успешно созданные развертывания и службы:

GPU 0: NVIDIA A100 40GB PCIe (UUID: GPU-48aeb943-9458-4282-da24-e5f49e0db44b)
MIG 1g.5gb     Device  0: (UUID: MIG-fb42055e-9e53-5764-9278-438605a3014c)
MIG 1g.5gb     Device  1: (UUID: MIG-3d4db13e-c42d-5555-98f4-8b50389791bc)
MIG 1g.5gb     Device  2: (UUID: MIG-de819d17-9382-56a2-b9ca-aec36c88014f)
MIG 1g.5gb     Device  3: (UUID: MIG-50ab4b32-92db-5567-bf6d-fac646fe29f2)
MIG 1g.5gb     Device  4: (UUID: MIG-7b6b1b6e-5101-58a4-b5f5-21563789e62e)
MIG 1g.5gb     Device  5: (UUID: MIG-14549027-dd49-5cc0-bca4-55e67011bd85)
MIG 1g.5gb     Device  6: (UUID: MIG-37e055e8-8890-567f-a646-ebf9fde3ce7a)

Смешанная стратегия

Создайте файл mixed-strategy-example.yaml и скопируйте в него следующий манифест.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: nvidia-mixed
spec:
  containers:
  - name: nvidia-mixed
    image: nvidia/cuda:12.1.1-base-ubuntu22.04
    command: ["/bin/sh"]
    args: ["-c","sleep 100"]
    resources:
      limits:
        "nvidia.com/mig-1g.5gb": 1

Разверните приложение с помощью kubectl apply команды и укажите имя манифеста YAML.
```
kubectl apply -f mixed-strategy-example.yaml
```
Проверьте выделенные устройства GPU с помощью kubectl exec команды. Эта команда возвращает список узлов кластера.
```
kubectl exec nvidia-mixed -- nvidia-smi -L
```
В следующем примере показан результат, демонстрирующий успешно созданные развертывания и службы:
```
GPU 0: NVIDIA A100 40GB PCIe (UUID: GPU-48aeb943-9458-4282-da24-e5f49e0db44b)
MIG 1g.5gb     Device  0: (UUID: MIG-fb42055e-9e53-5764-9278-438605a3014c)
```

Внимание

Тег latest для образов CUDA не рекомендуется использовать в Docker Hub. Ознакомьтесь с репозиторием NVIDIA для последних образов и соответствующих тегов.

Устранение неполадок

Если после создания пула узлов не отображается возможность использования многоэкземплярной GPU, убедитесь, что версия API не старше 2021-08-01.

Следующие шаги

Дополнительные сведения о GPU в Служба Azure Kubernetes см. в следующей статье:

Пулы узлов GPU под управлением AKS (предварительная версия) для полностью управляемого интерфейса MIG с драйвером, подключаемым модулем устройства и экспортером метрик DCGM.
Сравните различные стратегии секционирования GPU NVIDIA, доступные на узлах AKS.
Узнайте о вариантах использования рабочих нагрузок GPU в AKS.

Обратная связь

Были ли сведения на этой странице полезными?

Last updated on 2026-05-22