[plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".device_plugin] config_path = "/var/lib/kubelet/device-plugins" Extended Resource配置 Kubernetes在 Pod 的API对象里,并没有为 GPU 专门设置一个资源类型字段,而是使用了一种叫作 Extended Resource(ER)的特殊字段来负责传递 GPU 的信息。 代码语言:yaml AI代码解释 a...
在 Kubernetes（K8S）中，Device Plugin 是一种扩展机制，用于将节点上的设备资源（例如 GPU、FPGA、TPU 等）纳入到 Kubernetes 资源管理的范围内。Device Plugin 允许集群管理员将节点上的设备资源暴露给 Kubernetes API 服务器，使得集群中的 Pod 可以通过资源调度机制使用这些设备。实现步骤 初始化。在这个阶段，设备...
为了高效管理和调度GPU以及其他硬件资源,Kubernetes 引入了一系列扩展机制,包括Device Plugin、Container Device Interface (CDI)、Node Feature Discovery (NFD)和GPU Operator。 本文将以 GPU 调度为例,概述这些扩展机制的工作原理和应用。 Device Plugin Device Plugin是 Kubernetes 用于管理特殊硬件资源的插件机制。它通...
最前面提到,在容器中使用GPU设备需要设备目录和驱动目录,而yaml文件中并没有定义此类字段,只说自己想要使用一块GPU,实际上本机GPU设备的设备目录设备号都是通过另一个插件nvidia-docker获得的。nvidia-docker实际上是宿主机上的一个守护进程,Device Plugin周期性的通过nvidia-docker获取本机的GPU信息。Device-Plugin将获...
所以nvidia其实也考虑到这一点 通过docker调用宿主机的gpu资源。一般情况下我们需要部署gpu-container-runtime或者nvidia-docker去调用宿主机的gpu资源。那么既然docker可以使用gpu资源,我们是不是可以在kubernetes环境去使用gpu资源呢?答案是肯定的,接下来我这边会分享在kubernetes如何使用device plugin实现调度gpu资源。
Device Plugin Manager:负责管理Device Plugins的生命周期。 Device Plugin Server:实现gRPC接口,与Kubelet通信。 Device Plugin Client:Kubelet中的客户端,与Device Plugin Server通信。 NVIDIA GPU在Kubernetes中的使用 NVIDIA GPU简介 NVIDIA GPU是目前最常用的GPU之一,广泛应用于深度学习、科学计算、图形渲染等领域。NVIDI...
现有的 Device Plugin 工作机制下,掌握详细GPU 拓扑关系信息的 Device Plugin 不能介入节点的筛选过程。 而Kubernetes 全局调度器它不掌握整个机房服务器节点间的网络质量、GPU 设备的 ID 列表、GPU设备间的拓扑,所以Kubernetes 的调度器无法进行更复杂的调度。 对于单Pod的场景,Device Plugin可以进行一些优选行为。比如...
GPU设备插件(Device Plugin): Kubernetes使用设备插件来管理和分配特定类型的设备资源,包括GPU。GPU设备插件是一种Kubernetes的扩展机制,允许用户自定义资源类型,并将其添加到集群中。对于GPU资源,可以使用NVIDIA提供的GPU设备插件(NVIDIA Device Plugin)。通过安装和配置GPU设备插件,Kubernetes可以自动识别并管理节点上的GPU...
通过Kubernetes定义的Device Plugin标准向Kubernetes注册名字为“virtaitech.com/gpu”的资源 OrionX Kubernetes Scheduler Extender提供基于HTTP API 通讯的松耦合调度扩展功能 通过配置文件向Kubernetes注册名字为“virtaitech.com/gpu”的资源，使其指向Orion Kubernetes Scheduler Extender的HTTP服务地址 在Kubernetes中部署Orionx...
GPU Share Device Plugin: 利用Device Plugin机制,在节点上被Kubelet调用负责GPU卡的分配,依赖scheduler Extender分配结果执行。 具体流程: 1. 资源上报 GPU Share Device Plugin利用nvml库查询到GPU卡的数量和每张GPU卡的显存, 通过ListAndWatch()将节点的GPU总显存(数量 *显存)作为另外Extended Resource汇报给Kubelet;...