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Esegui container accelerati da GPU (Windows su EC2 G-Series)

Scopri come eseguire carichi di lavoro di container Windows accelerati da GPU su Amazon EKS (Elastic Kubernetes Service) utilizzando GPU NVIDIA con il plug-in per dispositivi Kubernetes per DirectX di TensorWorks. Per ulteriori informazioni, consulta Kubernetes Device Plugin for DirectX.

Esistono due approcci principali per configurare l’accelerazione GPU per i container Windows:

Entrambi gli approcci possono essere sfruttati utilizzando i passaggi descritti in questa guida.

Considerazioni

Questa guida fornisce i passaggi per installare e configurare l’accelerazione GPU per i container Windows utilizzando GPU NVIDIA, driver NVIDIA GRID e il Kubernetes Device Plugin for DirectX di TensorWorks. I passaggi sono stati testati e verificati per fornire l’accelerazione GPU per i carichi di lavoro dei container Windows su Amazon EKS. Per ulteriori informazioni sui driver e plug-in dei dispositivi compatibili, consulta Limiti noti. Prima di procedere, tieni presente i seguenti punti:

Prerequisiti

Per abilitare l’accelerazione GPU per i container Windows su Amazon EKS, devi preparare i seguenti requisiti prima di procedere:

Installa il driver GPU su ogni nodo Windows

Per installare i driver NVIDIA GRID sui nodi worker EKS, segui i passaggi descritti in NVIDIA drivers for your Amazon EC2 instance. Vai a Installation options - Option 3: GRID drivers e segui i passaggi per l’installazione.

Installa per Windows Server Core

Per Windows Server Core, che non offre un’esperienza desktop, installa i driver NVIDIA GRID in modo invisibile utilizzando i seguenti comandi:

$nvidiaInstallerFilePath = nvidia-driver-installer.exe # Replace with path to installer
$installerArguments = "-s -clean -noreboot -noeula"
Start-Process -FilePath $nvidiaInstallerFilePath -ArgumentList $installerArguments -Wait -NoNewWindow -PassThru

Verifica dell’installazione

Esegui il seguente comando PowerShell per mostrare le informazioni di diagnostica sulle GPU sull’istanza:

nvidia-smi

Questo comando mostra la versione del driver NVIDIA e le informazioni sull’hardware della GPU. Assicurati che l’output di questo comando corrisponda alla versione del driver NVIDIA GRID che prevedi di installare.

Implementa il plug-in del dispositivo GPU su ogni nodo

Per consentire il rilevamento e l’esposizione delle risorse della GPU ai container sui nodi Windows, è necessario un plug-in per il dispositivo. Distribuisci il DirectX Device Plugin di Tensorworks su ogni nodo worker eseguendolo come DaemonSet nel tuo cluster EKS. Segui la guida per l’installazione specificata in README.md, che comporterà i seguenti passaggi. Si consiglia di:

Durante l’esecuzione di container accelerati da GPU, il plug-in del dispositivo supporta due modalità:

Verifica dell’implementazione del plug-in del dispositivo

Dopo aver distribuito il plug-in del dispositivo, sostituisci <namespace> ed esegui il comando seguente per verificare che il plug-in DirectX funzioni correttamente su tutti i nodi Windows.

kubectl get ds device-plugin-wddm -n <namespace>

Verifica che i container siano pronti per l’implementazione

Quando il plug-in del dispositivo DaemonSet è in esecuzione sui nodi worker Windows alimentati da GPU, utilizza il comando seguente per verificare che ogni nodo disponga di GPU allocabili. Il numero corrispondente deve corrispondere al numero di dispositivi DirectX su ciascun nodo.

kubectl get nodes "-o=custom-columns=NAME:.metadata.name,DirectX:.status.allocatable.directx\.microsoft\.com/display"

Esecuzione di container Windows con accelerazione GPU

Prima di avviare i pod, specifica il nome della risorsa directx.microsoft.com/display in .spec.containers[].resources. Questo indicherà che i container richiedono funzionalità basate su GPU e kube-scheduler cercherà di posizionare i pod sul nodo Windows preconfigurato con le risorse GPU disponibili.

Vedi il comando di esempio riportato di seguito che avvia Job per eseguire una simulazione Monte Carlo e stimare il valore di pi. Questo esempio proviene dal repository GitHub Kubernetes Device Plugins for DirectX, che offre diversi esempi da eseguire per testare le funzionalità della GPU dei nodi Windows.

cat <<EOF | kubectl apply -f -
apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: example-cuda-montecarlo-wddm
spec:
  template:
    spec:
      containers:
      - name: example-cuda-montecarlo-wddm
        image: "index.docker.io/tensorworks/example-cuda-montecarlo:0.0.1"
        resources:
          limits:
            directx.microsoft.com/display: 1
      nodeSelector:
        "kubernetes.io/os": windows
      restartPolicy: Never
  backoffLimit: 0
EOF

Limiti noti

Tutte le GPU sono utilizzabili

Tutte le GPU dell’istanza saranno utilizzabili da ogni container in esecuzione sull’host, anche quando si richiede un numero specifico di GPU per un determinato container. Inoltre, il comportamento predefinito prevede che tutti i container in esecuzione sull’host utilizzino la GPU con indice 0, anche se sul nodo sono disponibili più GPU. Pertanto, affinché le attività con più GPU funzionino correttamente, è necessario designare esplicitamente il dispositivo GPU specifico da utilizzare all’interno del codice dell’applicazione.

L’implementazione esatta per allocare un dispositivo da utilizzare per l’applicazione dipenderà dal linguaggio di programmazione o dal framework in uso. Ad esempio, se utilizzi la programmazione CUDA, per selezionare una GPU specifica, puoi specificare esplicitamente il dispositivo da utilizzare nel codice dell’applicazione utilizzando la funzione cudaSetDevice().

La necessità di specificare in modo esplicito il dispositivo è dovuta a un problema noto che interessa i container Windows. È possibile tenere traccia dei progressi nella risoluzione di questo problema nel microsoft/Windows-Containers issue #333. La tabella seguente è una rappresentazione visiva e un esempio pratico di questo comportamento di allocazione delle GPU.

Consideriamo uno scenario in cui esiste un singolo nodo Windows del tipo di istanza EC2 g4dn.12xlarge, dotato di quattro GPU. Consideriamo uno scenario in cui vengono lanciati tre pod su questa istanza. La tabella mostra che, indipendentemente dal numero di GPU richieste da ciascun container, tutti e tre i pod hanno accesso a tutte e quattro le GPU dell’istanza e, per impostazione predefinita, utilizzeranno la GPU con indice di dispositivo 0.

Supporto per il plug-in dei dispositivi Kubernetes

L’implementazione ufficiale di NVIDIA del Kubernetes device plugin non supporta Windows. Puoi tenere traccia dei progressi nell’aggiunta del supporto ufficiale per Windows in NVIDIA/k8s-device-plugin issue #419.

Limitazioni delle istanze di calcolo GPU

A seconda della configurazione del tuo account AWS, potresti avere dei limiti di servizio sul numero e sui tipi di istanze di calcolo GPU Amazon EC2 che puoi avviare. Se hai bisogno di capacità aggiuntiva, consulta Request a quota increase.

È necessario creare un’AMI ottimizzata per GPU Windows

Amazon EKS non fornisce alcuna AMI EKS ottimizzata per GPU Windows né un componente gestito da EC2 Image Builder. È necessario seguire i passaggi di questa guida per creare un’AMI EKS ottimizzata per Windows e personalizzata con i driver GPU richiesti preinstallati o installare i driver GPU necessari sui nodi worker EKS dopo l’avvio delle istanze.

Inferentia e Trainium non sono supportati

I carichi di lavoro basati su AWS Inferentia e AWS Trainium non sono supportati su Windows.