GPU共有機能が有効になっているノードのGPU選択ポリシーを設定する方法 -

デフォルトでは、別のGPUに切り替える前に、スケジューラはノード上のGPUのすべてのリソースをポッドに割り当てます。これにより、GPUフラグメントを防ぐことができます。一部のシナリオでは、GPUに障害が発生したときにビジネスの中断が発生した場合に備えて、ノード上の異なるGPUにポッドを分散することができます。このトピックでは、GPU共有機能が有効になっているノードのGPU選択ポリシーを設定する方法について説明します。

前提条件

ACK Proクラスターが作成されました。詳細については、「ACK Proクラスターの作成」をご参照ください。
GPU検査ツールがインストールされています。詳細については、「GPU共有コンポーネントの設定」トピックの「ステップ4: GPUインスペクションツールのインストールと使用」をご参照ください。

ポリシーの説明

GPU共有機能が有効になっているノードに複数のGPUがある場合、次のいずれかのGPU選択ポリシーを選択できます。

Binpack: デフォルトでは、binpackポリシーが使用されます。スケジューラは、別のGPUに切り替える前に、GPUのすべてのリソースをポッドに割り当てます。これにより、GPUフラグメントを防ぐことができます。
Spread: スケジューラは、GPUに障害が発生したときにビジネスの中断が発生した場合に、ノード上の異なるGPUにポッドを拡散しようとします。

この例では、ノードは2つのGPUを有する。各GPUは15 GiBのメモリを提供します。 Pod1は2 GiBのメモリを要求し、Pod2は3 GiBのメモリを要求します。

手順1: ノードプールの作成

デフォルトでは、binpackポリシーはGPUの選択に使用されます。スプレッドポリシーを使用するには、次の手順を実行します。

ACKコンソールにログインします。左側のナビゲーションウィンドウで、[クラスター] をクリックします。
[クラスター] ページで、管理するクラスターを見つけ、クラスターの名前をクリックしてクラスターの詳細ページに移動します。左側のナビゲーションウィンドウで、[ノード] > [ノードプール] を選択します。

[ノードプール] ページの右上隅にある [ノードプールの作成] をクリックします。

[ノードプールの作成] ダイアログボックスで、ノードプールのパラメーターを設定し、[注文の確認] をクリックします。次の表に、主要なパラメーターを示します。その他のパラメーターの詳細については、「ノードプールの作成」をご参照ください。

パラメーター	説明
インスタンスタイプ	[アーキテクチャ] を [GPUアクセラレーション] に設定し、複数のGPUアクセラレーションインスタンスタイプを選択します。スプレッドポリシーは、ノードに複数のGPUがある場合にのみ有効になります。したがって、複数のGPUを持つインスタンスタイプを選択します。
期待されるノード	ノードプール内のノードの初期数を指定します。ノードプールにノードを作成しない場合は、このパラメーターを0に設定します。
ノードラベル	アイコンをクリックして2つのエントリを追加します。 keyが`ack.node.gpu.schedule`、valueが`cgpu`のラベルを追加します。このラベルは、GPU共有およびGPUメモリ分離機能を有効にします。 keyが`ack.node.gpu.placement`で、valueが`spread`のラベルを追加します。このラベルは、スプレッドポリシーを有効にします。

ステップ2: ジョブを送信する

ACKコンソールにログインします。左側のナビゲーションウィンドウで、[クラスター] をクリックします。
[クラスター] ページで、管理するクラスターの名前をクリックします。左側のウィンドウで、[ワークロード] > [ジョブ] を選択します。
ページの右上にある [YAMLから作成] をクリックし、次のコードをテンプレートエディターにコピーしてから、次のコメントに基づいてパラメーターを変更します。設定が完了したら、[作成] をクリックします。
クリックしてYAMLコンテンツを表示
```
apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: tensorflow-mnist-spread
spec:
  parallelism: 3
  template:
    metadata:
      labels:
        app: tensorflow-mnist-spread
    spec:
      nodeSelector:
         kubernetes.io/hostname: <NODE_NAME> # Replace <NODE_NAME> with the name of a GPU-accelerated node in the cluster, such as cn-shanghai.192.0.2.109. 
      containers:
      - name: tensorflow-mnist-spread
        image: registry.cn-beijing.aliyuncs.com/ai-samples/gpushare-sample:tensorflow-1.5
        command:
        - python
        - tensorflow-sample-code/tfjob/docker/mnist/main.py
        - --max_steps=100000
        - --data_dir=tensorflow-sample-code/data
        resources:
          limits:
            aliyun.com/gpu-mem: 4 # Request 4 GiB of memory. 
        workingDir: /root
      restartPolicy: Never
```
YAMLテンプレートの説明:
- このYAMLテンプレートは、TensorFlow MNISTジョブを定義します。ジョブは3つのポッドを作成し、各ポッドは4 GiBのメモリを要求します。
- ポッドリソースの制限aliyun.com/gpu-mem: 4は、ポッドのメモリを要求するために使用されます。
- GPU選択ポリシーをノードに適用するには、NodeSelector kubernetes.io/hostname: <NODE_NAME> をYAMLテンプレートに追加して、指定したノードにポッドをスケジュールします。

ステップ3: スプレッドポリシーが使用されているかどうかを確認する

GPUインスペクションツールを使用して、ノードのGPU割り当て情報を照会します。

kubectl inspect cgpu

NAME                   IPADDRESS      GPU0(Allocated/Total)  GPU1(Allocated/Total)  GPU2(Allocated/Total)  GPU3(Allocated/Total)  GPU Memory(GiB)
cn-shanghai.192.0.2.109  192.0.2.109  4/15                   4/15                   0/15                   4/15                   12/60
--------------------------------------------------------------------------------------
Allocated/Total GPU Memory In Cluster:
12/60 (20%)

結果は、ポッドが異なるGPUに広がっていることを示しています。スプレッドポリシーは有効です。