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    :cGPUを使用してGPU共有用のコンピューティングパワー割り当てポリシーを設定する

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    :cGPUを使用してGPU共有用のコンピューティングパワー割り当てポリシーを設定する

    最終更新日:Oct 24, 2024

    GPU共有とGPUメモリ分離は、Container Service for Kubernetes (ACK) 専用クラスターによってサポートされ、cGPUに基づいて実装されています。 cGPUの詳細については、cGPUとは何ですか? GPU共有は、複数の計算能力割り当てポリシーをサポートします。 計算能力割り当てポリシーを選択するには、ACK専用クラスターのcGPUコンポーネントで使用されるポリシーを指定します。 このトピックでは、ビジネス要件に基づいてGPU共有のための適切な計算能力割り当てポリシーを設定する方法について説明します。

    前提条件

    GPU高速化ノードを持つACK専用クラスターが作成されます。 詳細については、「GPUアクセラレーションノードでのACKクラスターの作成」をご参照ください。

    注意事項

    • cGPUをインストールするノードにGPU分離が設定されている場合は、cGPUのインストール後にノードを再起動して、コンピューティング能力割り当てポリシーを有効にする必要があります。 cGPUをインストールするノードにGPU分離が設定されていない場合、cGPUがインストールされた後すぐにコンピューティングパワー割り当てポリシーが有効になります。 ノードを再起動する方法の詳細については、「インスタンスの再起動」をご参照ください。

      説明

      • ノードにGPU分離が設定されているかどうかを確認するには、ノードにログインして関連するコマンドを実行します。 システムがcGPUバージョン番号を返す場合、GPU分離が設定されます。

      • cGPU 1.0.6以降のみがサポートされています。 cGPUバージョンの更新方法の詳細については、「ノードのcGPUバージョンの更新」をご参照ください。

    • クラスターでGPU共有が有効になっているノードは、同じcGPUポリシーを使用します。

    ステップ1: cGPUコンポーネントがインストールされているかどうかを確認する

    計算能力割り当てポリシーを設定するために必要な操作は、cGPUコンポーネントがインストールされているかどうかによって異なります。 コンピューティング能力割り当てポリシーを設定する前に、cGPUコンポーネントがインストールされているかどうかを確認する必要があります。

    1. 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。

    2. [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。 左側のナビゲーションウィンドウで、[アプリケーション] > [ヘルム] を選択します。

    3. On theヘルムページ、チェックかどうかcpuコンポーネントが存在します。

      cgpuが存在する場合、cGPUコンポーネントがインストールされます。 cgpuが存在しない場合、cGPUコンポーネントはインストールされません。

    ステップ2: 計算能力割り当てポリシーの設定

    cGPUコンポーネントがインストールされていない

    1. 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、[Marketplace] > [Marketplace] を選択します。

    2. ack-cgpuを見つけてクリックします。 ack-cgpuページの右上隅で、[デプロイ] をクリックします。

    3. [基本情報] ウィザードページで、[クラスター] 、[名前空間] 、および [リリース名] パラメーターを設定します。 次に、[次へ] をクリックします。

    4. [パラメーター] ウィザードページで、[チャートバージョン] パラメーターを設定し、[パラメーター] セクションの [ポリシー] フィールドを設定します。 [OK] をクリックします。

      次の説明に基づいて、policyフィールドを設定します。 タイムスライスとスケジューリングポリシーの詳細については、「cGPUを使用した計算能力スケジューリングの例」をご参照ください。

      値

      説明

      0

      公正共有スケジューリング。 各コンテナは、固定されたタイムスライスを占有する。 タイムスライスの割合は1/max_instである。

      1

      先制スケジューリング。 各コンテナは、できるだけ多くのタイムスライスを占有する。 タイムスライスの割合は、1 /コンテナの数である。

      2

      重みベースのプリエンプティブスケジューリング。 ALIYUN_COM_GPU_SCHD_WEIGHTが1より大きい値に設定されている場合、重みベースのプリエンプティブスケジューリングが使用されます。

      3

      固定パーセンテージスケジューリング。 計算能力は一定の割合でスケジュールされます。

      4

      ソフトスケジューリング。 プリエンプティブスケジューリングと比較して、ソフトスケジューリングはよりソフトな方法でGPUリソースを分離します。

      5

      組み込みのスケジューリング。 GPUドライバーの組み込みスケジューリングポリシー。

    cGPUコンポーネントがインストールされている

    1. 次のコマンドを実行して、cGPUコンポーネントのcGPU分離モジュールが実行されるDaemonSetを変更します。 

      kubectl edit daemonset cgpu-installer -nkube-system

    2. cGPU分離モジュールが実行されるDaemonSetを変更し、変更を保存します。

      1. でDaemonSetの画像バージョンを表示します。イメージフィールドを選択します。

        イメージのバージョンが1.0.6以降であることを確認します。 imageフィールドの例:

        image: registry-vpc.cn-hongkong.aliyuncs.com/acs/cgpu-installer: <イメージバージョン>

      2. 変更します。Modify the値フィールドを選択します。

        containers.envパラメーターで、POLICYキーのvalueフィールドを設定します。 valueフィールドの詳細については、「Value description」をご参照ください。 

        # その他のフィールドは省略されます。 
仕様：
  containers:
  -env:
    -name: ポリシー
      値: "1"
# その他のフィールドは省略します。

    3. GPU共有が有効になっているノードを再起動します。

      ノードを再起動する方法の詳細については、「インスタンスの再起動」をご参照ください。

    関連ドキュメント