属性ラベルに基づいて GPU-HPN 仮想ノードにポッドをスケジュールする - Container Compute Service

GPU-HPN リソース予約を使用してポッドを実行する場合、仮想ノードの GPU 属性ラベルを使用して、指定された仮想ノードにポッドをスケジュールできます。このトピックでは、GPU-HPN ノードの属性ラベルと、指定された GPU モデルでポッドを実行する方法について説明します。

前提条件

ACS がアクティブ化されている。
クラスタが GPU-HPN キャパシティ予約に関連付けられている。

GPU 属性ラベル

ACS クラスタの GPU-HPN 仮想ノードには、次のラベルがあります。

ラベル	説明
alibabacloud.com/gpu-model-series	仮想ノードで使用される GPU モデル。
alibabacloud.com/node-series	仮想ノードの予約リソースのタイプ。
alibabacloud.com/hpn-zone	ハイパフォーマンスネットワークのゾーン。

説明

サポートされている GPU モデルを表示するには、submit a ticket してください。

指定された属性を持つ仮想ノードにポッドをスケジュールする

Kubernetes のノードセレクタまたはノードアフィニティルールを使用して、ポッドがスケジュールされる GPU モデルを制御できます。

次の例では、node selector を使用して、指定された GPU モデルにポッドをスケジュールします。

tensorflow-mnist.yaml という名前のファイルを作成し、次の内容をファイルに追加します。

apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: tensorflow-mnist
spec:
  parallelism: 1
  template:
    metadata:
      labels:
        app: tensorflow-mnist
    spec:
      nodeSelector:
        alibabacloud.com/gpu-model-series: "gpu-example" # アプリケーションのポッドを gpu-example 仮想ノードにスケジュールします。モデルは参照用です。
      containers:
      - name: tensorflow-mnist
        image: registry.cn-beijing.aliyuncs.com/acs/tensorflow-mnist-sample:v1.5
        command:
        - python
        - tensorflow-sample-code/tfjob/docker/mnist/main.py
        - --max_steps=1000
        - --data_dir=tensorflow-sample-code/data
        resources:
          requests:
            cpu: 1
            memory: 1
            nvidia.com/gpu: 1
          limits:
            cpu: 1
            memory: 1
            nvidia.com/gpu: 1
        workingDir: /root
      restartPolicy: Never

次のコマンドを実行して、tensorflow-mnist アプリケーションをデプロイします。
```
kubectl apply -f tensorflow-mnist.yaml
```

次のコマンドを実行して、ポッドのステータスをクエリします。

kubectl get pod -l app=tensorflow-mnist -o wide

期待される結果:

NAMESPACE   NAME                     READY   STATUS      RESTARTS   AGE    IP         NODE                                      NOMINATED NODE   READINESS GATES
default     tensorflow-mnist-xxx     0/2     Running     0          4h2m   <none>     cn-shanghai-b.cr-u4ub6c3un2mrjlct2l9c     <none>           <none>

出力は、ポッドが gpu-example GPU を使用する仮想ノードで実行されていることを示しています。