GPU Operator 离线安装¶

DCE 5.0 预置了 CentOS 7.9，内核为 3.10.0-1160 的 GPU Operator 离线包。 本文介绍如何离线部署 GPU Operator，覆盖 NVIDIA GPU 以下几种使用模式的参数配置：

• 整卡模式
• vGPU 模式
• MIG 模式

详情请参考：NVIDIA GPU 卡使用模式，本文使用的 AMD 架构的 Centos 7.9 （3.10.0-1160）进行演示。如需使用 redhat8.4 部署， 请参考向火种节点仓库上传 Red Hat GPU Opreator 离线镜像和构建 Red Hat 8.4 离线 yum 源。

前提条件¶

1. 用户已经在平台上安装了 v0.12.0 及以上版本的 addon 离线包。
2. 待部署 GPU Operator 的集群节点内核版本必须完全一致。节点 发行版和 GPU 卡型号在 GPU 支持矩阵 范围内。

操作步骤¶

参考如下步骤为集群安装 GPU Operator 插件。

1. 登录平台，进入 容器管理 -> 待安装 GPU Operator 的集群 -> 进入集群详情。

2. 在 Helm 模板 页面，选择 全部仓库 ，搜索 gpu-operator 。

3. 选择 gpu-operator ，点击 安装 。

4. 参考下文参数配置，配置 gpu-operator 安装参数，完成 gpu-operator 的安装。

参数配置¶

基本参数配置¶

• 名称 ：输入插件名称。
• 命名空间 ：选择将插件安装的命名空间。
• 版本 ：插件的版本，此处以 23.6.10 版本为例。
• 就绪等待 ：启用后，所有关联资源都处于就绪状态，才会标记应用安装成功。
• 失败删除 ：安装失败，则删除已经安装的关联资源。开启后，将默认同步开启 就绪等待 。
• 详情日志 ：开启后，将记录安装过程的详细日志。

高级参数配置¶

Operator 参数配置¶

1. InitContainer.image ：配置 CUDA 镜像，推荐默认镜像： nvidia/cuda
2. InitContainer.repository ：CUDA 镜像所在的镜像仓库，默认为 nvcr.m.daocloud.io 仓库
3. InitContainer.version : CUDA 镜像的版本，请使用默认参数

Driver 参数配置¶

1. Driver.enable ：配置是否在节点上部署 NVIDIA 驱动，默认开启， 如果您在使用 GPU Operator 部署前，已经在节点上部署了 NVIDIA 驱动程序，请关闭。
2. Driver.image ：配置 GPU 驱动镜像，推荐默认镜像： nvidia/driver 。
3. Driver.repository ：GPU 驱动镜像所在的镜像仓库，默认为 nvidia 的 nvcr.io 仓库。

4. Driver.version ：GPU 驱动镜像的版本，离线部署请使用默认参数，仅在线安装时需配置， 不同类型操作系统的 Driver 镜像的版本存在如下差异， 详情可参考：Nvidia GPU Driver 版本， 如下不同操作系统的 Driver Version 示例：

   Note

   系统默认提供 525.147.05-centos7 的镜像，其他镜像需要参考向火种节点仓库上传镜像 。 注意版本号后无需填写 ubantu、centos、Red Hat等操作系统名称，若官方镜像含有操作系统后缀，请手动移除

   • Red Hat 系统，例如 525.105.17
   • Ubuntu 系统，例如 535-5.15.0-1043-nvidia
   • CentOS 系统，例如 525.147.05

5. Driver.RepoConfig.ConfigMapName ：用来记录 GPU Operator 的离线 yum 源配置文件名称， 当使用预置的离线包时，global 集群可直接执行如下命令，工作集群 参考 Global 集群任意节点的 yum 源配置 。

   • global 集群配置

     kubectl create configmap local-repo-config -n gpu-operator --from-file=CentOS-Base.repo=/etc/yum.repos.d/extension.repo
     

   • 工作集群配置

   参考 Global 集群任意节点的 yum 源配置

   1. 使用 ssh 或其它方式进入 Global 集群的任意节点，获取平台离线源配置文件 extension.repo ：

      cat /etc/yum.repos.d/extension.repo #查看 extension.repo 中的内容。
      

      预期输出如下：¶

      [extension-0]
      async = 1
      baseurl = http://x.x.x.x:9000/kubean/centos/$releasever/os/$basearch
      gpgcheck = 0
      name = kubean extension 0
      
      [extension-1]
      async = 1
      baseurl = http://x.x.x.x:9000/kubean/centos-iso/$releasever/os/$basearch
      gpgcheck = 0
      name = kubean extension 1
      

   2. 复制上述 extension.repo 文件中的内容，在待部署 GPU Operator 的集群的 gpu-operator 命名空间下， 新建名为 local-repo-config 的配置文件，可参考创建配置项进行创建。

      Note

      配置 key 值必须为 CentOS-Base.repo , value 值点离线源配置文件 extension.repo 中的内容。

   其它操作系统或内核可参考如下链接创建 yum 源文件：

   • 构建 CentOS 7.9 离线 yum 源
   • 构建 Red Hat 8.4 离线 yum 源

Toolkit 配置参数¶

1. Toolkit.enable ：默认开启，该组件让 conatainerd/docker 支持运行需要gpu的容器。

2. Toolkit.image ：配置 Toolkit 镜像，推荐默认镜像： nvidia/k8s/container-toolkit 。

3. Toolkit.repository ：所在的镜像仓库，默认为 nvcr.m.daocloud.io 仓库。

4. Toolkit.version ：Toolkit 镜像的版本，版本号与官网保持一致即可。默认使用 centos 的镜像，如果使用ubuntu，需要手动修改 addon 的 yaml， 将 centos 改成 ubuntu。具体型号参考 NVIDIA Container Toolkit。

MIG 配置参数¶

详细配置方式请参考开启 MIG 功能

1. MigManager.enabled ：是否启用 MIG 能力特性。
2. MigManager.Config.name: MIG 的切分配置文件名，用于定义 MIG 的（GI, CI）切分策略。 默认为 default-mig-parted-config 。自定义参数参考开启 MIG 功能。
3. Mig.strategy ：节点上 GPU 卡的 MIG 设备的公开策略。NVIDIA 提供了两种公开 MIG 设备的策略： single 、 mixed 策略，详情参考 NVIDIA GPU 卡模式说明。

Node-Feature-Discovery 配置参数¶

Node-Feature-Discovery.enableNodeFeatureAPI ：启用或禁用节点特性 API（Node Feature Discovery API）。

• 当设置为 true 时，启用了节点特性 API。
• 当设置为 false 或 未设置 时，禁用节点特性 API。

下一步操作¶

完成上述相关参数配置和创建后：

1. 如果使用 整卡模式，应用创建时可使用 GPU 资源

2. 如果使用 vGPU 模式 ，完成上述相关参数配置和创建后，下一步请完成 vGPU Addon 安装

3. 如果使用 MIG 模式，并且需要给个别 GPU 节点按照某种切分规格进行使用，否则按照 MigManager.Config 中的 default 值进行切分。

   • single 模式请给对应节点打上如下 Label：

     kubectl label nodes {node} nvidia.com/mig.config="all-1g.10gb" --overwrite
     

   • mixed 模式请给对应节点打上如下 Label：

     kubectl label nodes {node} nvidia.com/mig.config="custom-config" --overwrite
     

​ 切分后，应用可使用 MIG GPU 资源。

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