GPUメモリ分離なしでGPU共有を設定する方法 - - Alibaba Cloud ドキュメントセンター

一部のシナリオでは、GPUメモリを分離せずにGPU共有を使用する必要があります。たとえば、Javaアプリケーションなどの一部のアプリケーションでは、アプリケーションが使用できるGPUメモリの最大量を指定できます。 GPU共有で提供されるGPUメモリ分離モジュールを使用すると、競合が発生します。この問題を回避するには、GPU共有が構成されているノードにGPUメモリ分離モジュールをインストールしないことを選択できます。このトピックでは、GPUメモリを分離せずにGPU共有を設定する方法について説明します。

前提条件

手順1: ノードプールの作成

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。
On the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、ノード > ノードプール左側のナビゲーションウィンドウに表示されます。

[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。この例では、V100 GPUを使用するインスタンスタイプが選択されています。
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	[キー] を `[ack.node.gpu.schedule]` に設定し、[値] を `[共有]` に設定します。 GPU共有とGPUメモリ分離の両方を有効にします。ノードラベルの詳細については、「Labels for enabling GPU scheduling policies」をご参照ください。

ステップ2: ジョブを送信

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、次のコンテンツを [テンプレート] セクションにコピーしてから、[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-share
spec:
  parallelism: 1
  template:
    metadata:
      labels:
        app: tensorflow-mnist-share
    spec:
      containers:
      - name: tensorflow-mnist-share
        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1つのポッドを作成し、ポッドは4 GiBのメモリを要求します。
aliyun.com/gpu-mem: 4リソース制限が追加され、4 GiBのメモリが要求されます。

ステップ3: 設定の確認

[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] > [ポッド] を選択します。

tensorflow-mnist-multigpu-*** など、作成したポッドの [操作] 列で [ターミナル] をクリックして、ポッドにログインし、次のコマンドを実行します。

nvidia-smi

期待される出力:

Wed Jun 14 06:45:56 2023
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 515.105.01   Driver Version: 515.105.01   CUDA Version: 11.7     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                               |                      |               MIG M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  Tesla V100-SXM2...  On   | 00000000:00:09.0 Off |                    0 |
| N/A   35C    P0    59W / 300W |    334MiB / 16384MiB |      0%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                  |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                  GPU Memory |
|        ID   ID                                                   Usage      |
|=============================================================================|
+-----------------------------------------------------------------------------+

この例では、V100 GPUが使用される。出力は、ポッドがGPUによって提供されるすべてのメモリ (サイズは16,384 MiB) を使用できることを示します。つまり、GPU共有はGPUメモリ分離なしで実装されます。 GPUメモリの分離が有効になっている場合、出力に表示されるメモリサイズは、ポッドが要求するメモリの量 (この例では4 GiB) に等しくなります。

ポッドは、次の環境変数に基づいて、使用できるGPUメモリの量を決定します。

ALIYUN_COM_GPU_MEM_CONTAINER=4 # The amount of GPU memory that the pod can use. 
ALIYUN_COM_GPU_MEM_DEV=16 # The memory size of each GPU.

ポッドが使用できるGPUメモリとGPUメモリの合計の比率を計算するには、次の式を使用します。

percetange = ALIYUN_COM_GPU_MEM_CONTAINER / ALIYUN_COM_GPU_MEM_DEV = 4 / 16 = 0.25