如何通过ACK 纳管Nvidia A100 GPU实例,实现资源池化

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介绍

在GTC 2020(5月14日)大会上英伟达新一代架构“Ampere”(安培)正式亮相。继数据中心Volta GPU推出三年后终于亮剑。Ampere以数据中心GPU A100的形式首次亮相,专为科学计算,云图形和数据分析而构建。

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TensorCore

A100 GPU 包括19.5 teraflops的FP32计算力,6912个FP32 CUDA Core,评价每个SM上64个,40GB内存。在性能上相比V100有较大的提升,装载了第三代TensorCore,在HPC和深度学习场景的稀疏矩阵,吞吐是V100的2倍。

  • 第三代TensorCore 加速支持 FP16, BF16, TF32, FP64, INT8, INT4, 和 Binary 等数据类型
  • 支持更多精度的选择,TF32 计算可以加速深度学习和HPC 应用中的FP32的输入和输出,速度是V100的FP32 FMA 10倍, 稀疏矩阵下20倍。
  • FP16 / FP32 混合精度的深度学习任务, 速度是V100的2.5倍, 稀疏矩阵下5倍
  • INT8 比 V100 INT8 快20倍
  • HPC FP64处理比V100 快2.5倍
如何通过ACK 纳管Nvidia A100 GPU实例,实现资源池化
如何通过ACK 纳管Nvidia A100 GPU实例,实现资源池化

MIG

第二个重要特性就是Mig(Multi-Instance GPU)虚拟化技术和GPU分区能力。无需额外费用即可提供多达7倍的GPU实例。
MIG 特性可以将每个 A100 划分为多达 7 个 GPU 实例以实现最佳利用率,有效地扩展了对每个用户和应用程序的访问。
新 MIG 功能可以将单个 GPU 划分为多个GPU分区,每个GPU实例分区的SMs在整个内存系统中都有独立的独立路径—— 片上交叉条端口、二级缓存库、内存控制器和 DRAM 地址总线都是唯一分配给单个实例的。这确保了单个用户的工作负载,即时实例的二级缓存和DRAM负载非常高,也不会对其他分区造成影响,为每个GPU分区实例提供了QOS(服务保证),提供故障隔离。

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加速的 GPU 实例只能在完全物理 GPU 粒度下用于不同组织的用户,即使用户应用程序不需要完整的 GPU 。

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具有 MIG 图的 CSP 多用户。来自同一个或不同组织的多个独立用户可以在一个物理 GPU 内分配他们自己的专用、受保护和隔离的 GPU 实例。

Kubernetes 上使用MIG

容器服务ACK提供纳管MIG GPU实例的功能,在控制台上可以一键购买或者添加带有A100 的GPU实例, 并纳管到Kubernetes中。

创建实例

在控制台上创建一个ACK集群,选择创建节点池,在节点池配置中选择 ecs.ebmgn7.26xlarge  规格,设置节点数量,并确认。

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创建完成后,可以在节点池列表查看到节点池中的实例。

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配置MIG

查看GPU 信息

登陆上ECS 实例,查看GPU 信息。 可以查看到实例上有8个A100 GPU实例,每个GPU是独立完整运行,未开启MIG。
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查看支持Mig的规格

执行命令可以指定一个A100 实例查看可分区的规格

nvidia-smi mig -i 0 -lgip

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可以看到,节点上id 为0 的这个A100 GPU实例,支持5个分区规格,分别是 1g.5gb / 2g.10gb / 3g.20gb / 4g.20gb / 7g.40gb  ,分别代表不同的显存大小,由于大小不同,一个GPU能支持的分区数量也不同。
根据第二列的id 可以知道每个规格的标识,在执行分区时会用到。

执行MIG 分区

我们指定上图中的执行命令

# nvidia-smi mig -i 0 -cgi 9,14,19,19
Successfully created GPU instance ID  2 on GPU  0 using profile MIG 3g.20gb (ID  9)
Successfully created GPU instance ID  3 on GPU  0 using profile MIG 2g.10gb (ID 14)
Successfully created GPU instance ID  9 on GPU  0 using profile MIG 1g.5gb (ID 19)
Successfully created GPU instance ID 10 on GPU  0 using profile MIG 1g.5gb (ID 19)

nvidia-smi mig -i 0 -cci
Successfully created compute instance ID  0 on GPU  0 GPU instance ID  9 using profile MIG 1g.5gb (ID  0)
Successfully created compute instance ID  0 on GPU  0 GPU instance ID 10 using profile MIG 1g.5gb (ID  0)
Successfully created compute instance ID  0 on GPU  0 GPU instance ID  3 using profile MIG 2g.10gb (ID  1)
Successfully created compute instance ID  0 on GPU  0 GPU instance ID  2 using profile MIG 3g.20gb (ID  2)

上述命令会将 0号GPU 做MIG 分区,虚为4块GPU,分别是一个编号9 (3g.20gb), 一个14 (2g.10gb),2个19 (1g.5gb) 。

查看分区

完成MIG分区后,执行 nvidia-smi  即可看到MIG 实例。

nvidia-smi

在MIG device 这一栏中可以看到MIG实例信息:

+-----------------------------------------------------------------------------+
| MIG devices:                                                                |
+------------------+----------------------+-----------+-----------------------+
| GPU  GI  CI  MIG |         Memory-Usage |        Vol|         Shared        |
|      ID  ID  Dev |           BAR1-Usage | SM     Unc| CE  ENC  DEC  OFA  JPG|
|                  |                      |        ECC|                       |
|==================+======================+===========+=======================|
|  0    2   0   0  |     11MiB / 20096MiB | 42      0 |  3   0    2    0    0 |
|                  |      0MiB / 32767MiB |           |                       |
+------------------+----------------------+-----------+-----------------------+
|  0    3   0   1  |      7MiB /  9984MiB | 28      0 |  2   0    1    0    0 |
|                  |      0MiB / 16383MiB |           |                       |
+------------------+----------------------+-----------+-----------------------+
|  0    9   0   2  |      3MiB /  4864MiB | 14      0 |  1   0    0    0    0 |
|                  |      0MiB /  8191MiB |           |                       |
+------------------+----------------------+-----------+-----------------------+
|  0   10   0   3  |      3MiB /  4864MiB | 14      0 |  1   0    0    0    0 |
|                  |      0MiB /  8191MiB |           |                       |
+------------------+----------------------+-----------+-----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                  |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                  GPU Memory |
|        ID   ID                                                   Usage      |
|=============================================================================|
|  No running processes found                                                 |
+-----------------------------------------------------------------------------+

根据这个方法,可以将机器上所有GPU 的MIG 做好划分。

重启Device Plugin

当给节点上所有GPU做完MIG配置后,更新节点上的GPUDevicePlugin, 将mig策略打开

sed -i 's/"--pass-device-specs"/"--pass-device-specs", "--mig-strategy=mixed"/g' /etc/kubernetes/manifests/nvidia-device-plugin.yml

DevicePlugin 正常运行后可以看到节点上注册了MIG 实例对应的资源:

kubectl describe node <your node>

Capacity:
 cpu:                     104
 ephemeral-storage:       123722704Ki
 hugepages-1Gi:           0
 hugepages-2Mi:           0
 memory:                  791733364Ki
 nvidia.com/gpu:          0
 nvidia.com/mig-1g.5gb:   16
 nvidia.com/mig-2g.10gb:  8
 nvidia.com/mig-3g.20gb:  8

部署应用

部署应用,声明使用 mig-2g.10gb 型号的GPU

kubectl apply -f - <<EOF
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: smi
spec:
  restartPolicy: OnFailure
  containers:
  - name: nvidia-smi
    command:
    - nvidia-smi 
    - -L
    image: nvidia/cuda:9.0-base
    resources:
      limits:
        nvidia.com/mig-2g.10gb: 1
      requests:
        nvidia.com/mig-2g.10gb: 1
EOF

查看日志

# kubectl logs smi
GPU 0: A100-SXM4-40GB (UUID: GPU-7780f282-99a1-7024-f7a4-65a55230ed76)
  MIG 2g.10gb Device 0: (UUID: MIG-GPU-7780f282-99a1-7024-f7a4-65a55230ed76/3/0)

总结

相比上代Volta架构的V100,A100 的INT8推理、FP32训练性能提升20倍,FP64计算性能提升2.5倍,是历史上进步最大的一次,是NVIDIA GPU 计算一个巨大的飞跃。 A100 中创新提出MIG 多GPU分区技术,能在保障QoS 和隔离的情况下将一块GPU切分成不同大小的GPU实例,利用MIG功能能够将我们的GPU变成一个灵活的资源池,根据使用情况动态分配GPU分区。
目前Kubernetes 使用MIG 的方式需要用户在机器上手动执行MIG 分区,后续ACK团队也会持续关注探索,紧跟用户需求,提供用户更友好地GPU池化能力。

正文完
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