基于Kubernetes的GPU类型调度实现

小鱼儿 2022-12-06 12:36 141阅读 0赞

**导读：**3 月 27 日，ACM 宣布深度学习的三位缔造者——Yoshua Bengio、Yann LeCun 及 Geoffrey Hinton 获得了 2018 年度的图灵奖。与学术界相对应的，在工业界，人工智能大潮也正汹涌奔来。除了冲击人们的衣食住行医，人工智能也将成为企业转型的颠覆性力量，是企业抓住下一轮创新发展的重要机遇。

作者：才云公司

来源：https://caicloud.io/blog

1行业背景

现如今，随着企业纷纷在机器学习和深度学习上加大投入，他们开始发现从头构建一个 AI 系统并非易事。

以深度学习为例。对于深度学习来说，算力是一切的根本。为了用海量数据训练性能更好的模型、加速整个流程，企业的 IT 系统需要具备快速、高效调用管理大规模 GPU 资源的能力。同时，由于算力资源十分昂贵，出于成本控制，企业也需要通过分布式训练等方式最大化 GPU 资源利用率。

面对这类新要求，**基于 Kubernetes 的云原生技术为人工智能提供了一种新的工作模式**。凭借其特性，Kubernetes 可以无缝将模型训练、inference 和部署扩展到多云 GPU 集群，允许数据科学家跨集群节点自动化多个 GPU 加速应用程序容器的部署、维护、调度和操作。

在 1.6 版本和 1.9 版本中，Kubernetes 先后提供了对 NVIDIA GPU、AMD GPU 容器集群管理调度的支持，进一步提高了对 GPU 等扩展资源进行统一管理和调度的能力。

但是，Kubernetes 作为新一代 AI 开发基础也存在缺陷。**为训练任务分配算力资源时，它通常是随机分配容器所在节点的 GPU，而不能指定使用某类 GPU 类型**。

虽然这对大部分深度学习模型训练场景来说已经足够了，但如果数据科学家希望能更灵活地使用更高性能的或某一类型的 GPU，Kubernetes 的能力就有些捉襟见肘了。

因此，在这篇文章中，我将介绍才云科技在这一点上的经验，谈一谈我们如何基于 Kubernetes 灵活实现 GPU 类型的调度。

2社区方案

**问题：原生 Kubernetes 如何让 Pod 使用指定类型的 GPU？**

假设集群中有两个节点有 GPU：节点 A 上有两个 Tesla K80，节点 B 上有两个 Tesla P100。Kubernetes 可以通过 Node Label 和 Node Selector，把 Pod 调度到合适的节点上，具体如下。

先给 Node 打上特定的 Label：

# Label your nodes with the accelerator type they have.
    $ kubectl label nodes node-a accelerator=nvidia-tesla-k80
    $ kubectl label nodes node-b accelerator=nvidia-tesla-p100

此时节点 A 如下：

$ kubectl describe node node-a
    Name:         node-a
    Roles:        <none>
    Labels:       ...
                  beta.kubernetes.io/arch=amd64
                  beta.kubernetes.io/os=linux
                  kubernetes.io/hostname=node-a
                  accelerator=nvidia-tesla-k80
    Annotations:  kubeadm.alpha.kubernetes.io/cri-socket: /var/run/dockershim.sock
    ......

当 Pod 想使用 NVIDIA Tesla K80 GPU 时，可以通过下面的方式：

apiVersion: v1
    kind: Pod
    metadata:
     name: cuda-vector-add
    spec:
     containers:
       - name: cuda-vector-add
         image: "k8s.gcr.io/cuda-vector-add:v0.1"
         resources:
           limits:
             nvidia.com/gpu: 1
     nodeSelector:
       accelerator: nvidia-tesla-k80

**上述做法貌似解决了问题，但它其实治标不治本。**

试想一下，如果用户集群在同一个节点上挂载了多种 GPU，我们该如何实现筛选？如果用户在同一个节点挂载了多个显存不同的 NVIDIA Tesla K80，而且想使用大于 10GiB 显存的 GPU，我们又该怎么办？

Kubernetes 的 Node Label 和 Node Selector 是没法解决这些问题的。

在上游社区，很多开发者也经常围绕此类问题展开讨论，但一直没有实际可用的方案落地。尽管如此，社区还是提供了不少精彩见解，比如下面就是社区中讨论最多的一个方案，我们的方案也借鉴了其中的部分设计。

*  新增 ResourceClass API，用来匹配集群中的扩展资源，具体用法见下文介绍；
 *  修改 Node API，在 NodeStatus 中增加字段描述扩展资源：

type NodeStatus struct {
        …
        ComputeResources []ComputeResource
    }
    type ComputeResource struct {
        // unique and deterministically generated. “resourceName-propertyHash” naming convention,
        // where propertyHash is generated by calculating a hash over all resource properties
        Name string
        // raw resource name. E.g.: nvidia.com/nvidia-gpu
        ResourceName string
        // resource metadata received from device plugin.
        // e.g., gpuType: k80, zone: us-west1-b
        Properties map[string]string
        // list of deviceIds received from device plugin.
        // e.g., ["nvidia0", "nvidia1"]
        Devices []string
        // similar to the above but only contains allocatable devices.
        AllocatableDevices []string
    }

*  扩展资源通过 Device Plugin API 向 Kubelet 组件注册其信息，随后 Kubelet 组件可以通过接收到的扩展资源信息更新节点状态，即上一步中的 ComputeResources 字段；
 *  调度器根据 ResourceClass 的定义过滤选择合适的节点。调度器监听 NodeStatus.ComputeResources 的变化并缓存节点上 ComputeResource 的分配信息，以便 ResourceClass 匹配合适的节点。

相比 Node Label 和 Node Selector，社区的方案更成熟。但不难看出，这个方案虽然可以修改 Kubernetes 核心代码和核心 API，但作为一个倍受关注的技术问题的解决方案，它的进度非常缓慢，一直没有得出更进一步的结论。

3我们的方案：GPU 类型调度实现

为了尽快实现在 Pod 使用指定类型的 GPU，我们在上游社区方案的基础上提出了一种全新方案。

**它充分利用了 Kubernetes 的扩展性和插件机制，并遵循最小侵入和方便移植的设计原则。**但是，出于简化用户使用和降低开发维护难度等原因，它还是修改了 Kubelet 和 Scheduler 组件。

同时，由于我们采用了多调度器的实现方式，所以方案中对于 Scheduler 组件的修改不影响现有集群和之后的版本升级，而 Kubelet 组件采用了向后兼容式修改，不影响已经在集群中运行的应用。

该方案不仅支持 GPU 资源，还支持包括 Infiniband、FPGAs 等扩展资源，它依赖以下现有 Kubernetes 工作机制：

*  Scheduler Extender 机制
 *  Device Plugin 机制
 *  API Server 扩展机制（CRD）
 *  Admission 扩展机制（ResourceQuota）

在 1.6 版本中，Kubernetes 可以通过 ThirdPartyResource(TPR) 创建自定义资源，但在 1.7 版本中，它推出了 TPR 的替代方法： CustomResourceDefinition(CRD)。

CRD 允许自定义一个资源类型，因此开发人员不再需要修改 Kubernetes 核心 API 或通过 API server aggregation 增加新资源，开发和维护难度大大降低。

**在我们的方案中，我们通过 CRD 定义了两种资源：ExtendedResource 和 ResourceClass。**ExtendedResource 描述了一种扩展资源，比如 NVIDIA GPU；ResourceClass 则定义了容器选择哪种扩展资源，它的使用方式和 Kubernetes 中的 Extended Resource（详见参考文献）类似，用户可以直接在容器中指定，就像使用 CPU 和 Memory 一样。

下面是才云方案的基本架构图：

![format_png][]

**核心模块一：Scheduler Extender。**Scheduler Extender 利用 Scheduler 组件的扩展性，负责调度容器中使用了 ResourceClass 资源对象的 Pod。它通过查询 ResourceClass 对象的定义过滤选择节点上的 ExtendedResource 资源，从而找到合适的节点并绑定，并将合适的 ExtendedResource 写到 Pod Annotation 中，供 Kubelet 组件使用。由于 Scheduler Extender 的扩展机制是通过 HTTP 的方式实现的，为了不影响集群的默认调度器性能，通过多调度器的方式为仅需要使用扩展资源的 Pod 提供调度，并且这种方式具有可移植性。

**核心模块二：Nvidia Device Plugin。**此组件仅针对 NVIDIA GPU 扩展资源，除了负责与 Kubelet 组件通信，它还负责创建和维护 ExtendedResource 资源对象。

**那么，当同一节点上有多种不同类型的 GPU 时，这个方案是如何解决类型指定的呢？**

我们假设有节点 A 上有两张 GPU，一张是 NVIDIA Tesla K80，另一张是 NVIDIA Tesla P100。那么这个节点上的 NVIDIA Device Plugin 会创建两个 ExtendedResource 资源对象，分别描述这两张卡的基本属性，如型号、显存、频率等。同时，它也会向 Kubelet 注册，把 A 节点上有两张 GPU 告知节点上的 Kubelet。

这时，如果用户想创建一个使用 K80 这张 GPU 的应用，他只需要创建一个 ResourceClass 资源，在 ResourceClass 中声明使用型号为 NVIDIA Tesla K80 的 GPU（比如通过 Selector 的方式声明），然后在容器中使用这个 ResourceClass 资源。

kind: ResourceClass
    metadata:
     name: nvidia.tesla.k80
    spec:
     selector:
       matchLabels:
         model: "NVIDIA Tesla K80"
    
    kind: Pod
    metadata:
     name: example-pod
    spec:
     containers:
     - name: example-container
       resources:
         limits:
           nvidia.tesla.k80: 1

*  Kubernetes 默认调度器在经过一系列筛选过滤后，会调用 Scheduler Extender 的 Filter 方法，并将需要调度的 Pod 和过滤后的 NodeList 传递给 Filter，实现 ResourceClass 查找满足需求的 ExtendedResource，从而找到合适的节点；
 *  当调度器找到合适的节点后，调用 Scheduler Extender 的 Bind 方法，将 Pod 和 Node 绑定，并将合适的 ExtendedResource 资源对象写到 Pod Annotation 中，供 Kubelet 组件使用。

当 Pod 和 Node 绑定后，节点上的 Kubelet 组件则开始创建容器，并通过 Pod Annotation 获取容器需要使用哪块 GPU 的信息，然后通过 Device Plugin API 调用 NVIDIA Device Plugin 的 Allocate 方法。

Allocate 方法参数是容器使用的 GPU DeviceID，它通过 DeviceID 查询 GPU 的信息作为环境变量，返回给 Kubelet 用以真正创建 Pod。

从上述流程中可以看出，当我们想使用特定类型的 GPU 或者某一类 GPU 时，我们只需声明该类型的 ResourceClass 资源对象，比如：

kind: ResourceClass
    metadata:
     name: nvidia.high.mem
    spec:
     selector:
     - matchExpressions:
       - key: "memory"
         operator: "Gt"
         values:
           - "10GiB"

更进一步，我们可以通过实现一个 Controller 监听集群中的 ExtendedResource 资源，自动为一种类型的 ExtendedResource 创建一个 ResourceClass 对象，为用户提供一些默认规则的 ResourceClass 资源对象。

**在实际生产集群环境中，我们不仅需要满足不同应用对资源的使用，更是要做到不同应用对资源使用的限制，以及对不同的 namespace 分配不同的资源**。而在 Kubernetes 中，我们一般会通过 ResourceQuota 资源对象来限制不同 namespace 的资源，例如：

kind: ResourceQuota
    metadata:
     name: example-quota
     namespace: system
    spec:
     hard:
       cpu: "10"
       memory: 20Gi
       nvidia.com/gpu: "5"

从上面的 ResourceQuota 定义里，我们可以看到 default 命名空间可以使用 5 块 NVIDIA GPU，但它并不限制具体该使用哪种类型的 GPU。

**那么，我们该如何实现对 GPU 类型的限制呢？**

首先，GPU 这类扩展资源使用是标量，所以我们对标量资源的限制只能做到整数个数的限制。

其次，从上述方案中，我们知道一种 ResourceClass 代表了一种类型的扩展资源，因此对扩展资源的限制其实就是对 ResourceClass 的限制。

这样理解之后，问题就很简单明了了。下面直接给出相应的 ResourceQuota：

kind: ResourceQuota
    metadata:
     name: example-quota
     namespace: system
    spec:
     hard:
       cpu: "10"
       memory: 20Gi
       nvidia.tesla.k80: "5"

4展望未来

**除了 GPU 类型调度，这个方案其实也可以解决 GPU 共享问题。**这同样是上游社区的一个热门讨论话题。

ExtendedResource 资源中包含着 GPU 的频率、显存等信息，当多个容器想使用同一块 GPU 时，我们可以定义一个 ResourceClass 资源对象，在 ResourceClass 中声明使用多少显存（这里共享的是显存）。这样，应用部署时，我们只要在容器中声明使用该 ResourceClass 资源即可，之后 Scheduler Extender 会过滤符合条件的 ExtendedResource 对象，绑定到合适的节点上。

如果要实现资源共享，我们可能需要在 ExtendedResource 中记录显存的用量情况，供调度参考。当然，这里没有考虑到资源的隔离和限制的问题，这需要单独实现和更进一步的讨论。

以上就是我们在探索如何让 Pod 使用指定类型的 GPU 上得出的解决方案。

\- END -

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[Nginx]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU0NjEwMTg4Mg%3D%3D&chksm=fb6383bccc140aaa8e044e9b56c8cd5ca63c1470b7d88625b8d6d8c1828f16a42f7c61e9e6c9&idx=1&mid=2247486633&scene=21&sn=317a4a096e4a17491d8b5fa1eeb5d7d2#wechat_redirect
[5_ Kubernetes]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU0NjEwMTg4Mg%3D%3D&chksm=fb6383aecc140ab8050df002d52f6063e85ad2777f4ec0941c9d40ea49c50c11f23542f43dfc&idx=1&mid=2247486651&scene=21&sn=2fe1be9d4a335077757c46a36cb1aea2#wechat_redirect
[Link 1]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU0NjEwMTg4Mg%3D%3D&chksm=fb6383decc140ac88ab1c9da0818ba89b627a96fb5a097a3ec10165c4b41e7f43f6ac562d063&idx=1&mid=2247486667&scene=21&sn=4996d3c4b5653a757256587597709c3d#wechat_redirect
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[kubernetes]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU0NjEwMTg4Mg%3D%3D&chksm=fb638b9ccc14028a3220533e5e05f81b5b434cdc14f1cb4be6771a8afdb943f7f5f940704c61&idx=1&mid=2247484553&scene=21&sn=141700cdd2e13b87d5b756f8965a30c2#wechat_redirect
[DevOps]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU0NjEwMTg4Mg%3D%3D&chksm=fb638b81cc140297e292675f1e8ea21d3a9f05e01e488e642bcc1113d69d06d0afbd40446c0e&idx=1&mid=2247484564&scene=21&sn=3ec4b58056aec30acf82e84cfd9daa52#wechat_redirect
[kubernetes_-]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU0NjEwMTg4Mg%3D%3D&chksm=fb638b4acc14025c10c5b87f75ff8e95c89c97036f1f73250a64e2a829df191c95c34ed5b8b3&idx=1&mid=2247484511&scene=21&sn=7900c5a4eac3535be97315797d42d64b#wechat_redirect
[IT]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU0NjEwMTg4Mg%3D%3D&chksm=fb638c29cc14053fafcb62be244f5a279052b8d159c9c530e73495cfd8ab97205988780d4aaa&idx=1&mid=2247484220&scene=21&sn=72ae437836108fbecbeb86752aad888c#wechat_redirect
[kubernetes_-k8s]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU0NjEwMTg4Mg%3D%3D&chksm=fb638c42cc1405547ea583833c46878b6c120f5f39fb3746f89a8d2e515d432422b3019ded64&idx=1&mid=2247484247&scene=21&sn=c8986ed491e6c48cb6faab087fe8472c#wechat_redirect
[kubernetes_-kubectl]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU0NjEwMTg4Mg%3D%3D&chksm=fb638cbacc1405ac390b6c0fc7535e1cc805877a408c5f4a94a7148a47c186a57ff4f0c8ea32&idx=3&mid=2247484335&scene=21&sn=7e5ae586dae2016f6c0f5fcb60dd7317#wechat_redirect
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