开源工具GPU Sharing：支持Kubernetes集群细粒度

问题背景

全球主要的容器集群服务厂商的Kubernetes服务都提供了Nvidia GPU容器调度能力，但是通常都是将一个GPU卡分配给一个容器。这可以实现比较好的隔离性，确保使用GPU的应用不会被其他应用影响；对于深度学习模型训练的场景非常适合，但是如果对于模型开发和模型预测的场景就会比较浪费。大家的诉求是能够让更多的预测服务共享同一个GPU卡上，进而提高集群中Nvidia GPU的利用率。而这就需要提供GPU资源的划分，而这里GPU资源划分的维度指的就是GPU显存和Cuda Kernel线程的划分。通常在集群级别谈支持共享GPU，通常是两件事情：

1.调度
2.隔离，我们这里主要讨论的是调度，隔离的方案未来会基于Nvidia的MPS来实现。

而对于细粒度的GPU卡调度，目前Kubernetes社区并没有很好的方案，这是由于Kubernetes对于GPU这类扩展资源的定义仅仅支持整数粒度的加加减减，无法支持复杂资源的分配。比如用户希望使用Pod A占用半张GPU卡，这在目前Kubernetes的架构设计中无法实现资源分配的记录和调用。这里挑战是多卡GPU共享是实际矢量资源问题，而Extened Resource是标量资源的描述。

针对此问题，我们设计了一个outoftree的共享GPU调度方案，该方案依赖于Kubernetes的现有工作机制:

Extended Resource定义
Scheduler Extender机制
Device Plugin机制

用户场景

作为集群管理员，我想提高集群的GPU使用率;在开发过程中，多个用户共享模型开发环境
作为应用开发人员，我希望能够同时在Volta GPU上运行多个推理任务

目标

能够让使用者通过API描述对于一个可共享资源的申请，并能实现该种资源的调度

非目标

不支持该共享资源的隔离
不支持超卖

设计原则

明确问题简化设计，第一步只负责调度和部署，后续再实现运行时显存管控。
有很多的客户明确的诉求是首先可以支持多AI应用可以调度到同一个GPU上，他们可以接受从应用级别控制显存的大小，利用类似gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction控制应用的显存使用量。那我们要解决的问题就先简化到以显存为调度标尺，并且把显存使用的大小以参数的方式传递给容器内部。
不做侵入式修改
本设计中不会修改Kubernetes核心的Extended Resource的设计， Scheduler的实现，Device Plugin的机制以及Kubelet的相关设计。重用Extended Resource描述共享资源的申请API。这样的好处在于提供一个可以移植的方案，用户可以在原生Kubernetes上使用这个方案。
按显存和按卡调度的方式可以在集群内并存，但是同一个节点内是互斥的，不支持二者并存；要么是按卡数目，要么是按显存分配。

详细设计

前提：

依旧延用Kubernetes Extended Resource定义，但是衡量维度最小单位从1个GPU卡变为GPU显存的MiB。如果所节点使用的GPU为单卡16GiB显存，它对应的资源就是16276MiB
由于用户对于共享GPU的诉求在于模型开发和模型预测场景，在此场景下，用户申请的GPU资源上限不会超过一张卡，也就是申请的资源上限为单卡

而我们的工作首先是定义了两个新的Extended Resource：第一个是gpu-mem，对应的是GPU显存;第二个是gpu-count，对应的是GPU卡数。通过两个标量资源描述矢量资源, 并且结合这一资源，提供支持共享GPU的工作机制。下面是基本的架构图：

核心功能模块:

GPU Share Scheduler Extender: 利用Kubernetes的调度器扩展机制，负责在全局调度器Filter和Bind的时候判断节点上单个GPU卡是否能够提供足够的GPU Mem，并且在Bind的时刻将GPU的分配结果通过annotation记录到Pod Spec以供后续Filter检查分配结果。
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； Kubelet进一步汇报给Kubernetes API Server。举例说明，如果节点含有两块GPU卡，并且每块卡包含16276MiB，从用户的角度来看：该节点的GPU资源为16276 2 = 32552; 同时也会将节点上的GPU卡数量2作为另外一个Extended Resource上报。

2. 扩展调度

GPU Share Scheduler Extender可以在分配gpu-mem给Pod的同时将分配信息以annotation的形式保留在Pod spec中，并且在过滤时刻根据此信息判断每张卡是否包含足够可用的gpu-mem分配。

2.1 Kubernetes默认调度器在进行完所有过滤(filter)行为后会通过http方式调用GPU Share Scheduler Extender的filter方法, 这是由于默认调度器计算Extended Resource时，只能判断资源总量是否有满足需求的空闲资源，无法具体判断单张卡上是否满足需求；所以就需要由GPU Share Scheduler Extender检查单张卡上是否含有可用资源。

以下图为例，在由3个包含两块GPU卡的节点组成的Kubernetes集群中，当用户申请gpu-mem=8138时，默认调度器会扫描所有节点，发现N1所剩的资源为 (16276 * 2 - 16276 -12207 = 4069 )不满足资源需求，N1节点被过滤掉。
而N2和N3节点所剩资源都为8138MiB，从整体调度的角度看，都符合默认调度器的条件；此时默认调度器会委托GPU Share Scheduler Extender进行二次过滤，在二次过滤中，GPU Share Scheduler Extender需要判断单张卡是否满足调度需求，在查看N2节点时发现该节点虽然有8138MiB可用资源，但是落到每张卡上看，GPU0和分别GPU1只有4069MiB的可用资源，无法满足单卡8138MiB的诉求。而N3节点虽然也是总共有8138MiB可用资源，但是这些可用资源都属于GPU0，满足单卡可调度的需求。由此，通过GPU Share Scheduler Extender的筛选就可以实现精准的条件筛选。

2.2 当调度器找到满足条件的节点，就会委托GPU Share Scheduler Extender的bind方法进行节点和Pod的绑定，这里Extender需要做的是两件事情

以binpack的规则找到节点中最优选择的GPU卡id，此处的最优含义是对于同一个节点不同的GPU卡，以binpack的原则作为判断条件，优先选择空闲资源满足条件但同时又是所剩资源最少的GPU卡，并且将其作为ALIYUN_COM_GPU_MEM_IDX保存到Pod的annotation中；同时也保存该Pod申请的GPU Memory作为ALIYUN_COM_GPU_MEM_POD和ALIYUN_COM_GPU_MEM_ASSUME_TIME保存至Pod的annotation中，并且在此时进行Pod和所选节点的绑定。

注意：这时还会保存ALIYUN_COM_GPU_MEM_ASSIGNED的Pod annotation，它被初始化为“false”。它表示该Pod在调度时刻被指定到了某块GPU卡，但是并没有真正在节点上创建该Pod。ALIYUN_COM_GPU_MEM_ASSUME_TIME代表了指定时间。

如果此时发现分配节点上没有GPU资源符合条件，此时不进行绑定，直接不报错退出，默认调度器会在assume超时后重新调度。

调用Kubernetes API执行节点和Pod的绑定

以下图为例，当GPU Share Scheduler Extender要把gpu-mem：8138的Pod和经过筛选出来的节点N1绑定，首先会比较不同GPU的可用资源，分别为GPU0(12207),GPU1(8138),GPU2(4069),GPU3(16276),其中GPU2所剩资源不满足需求，被舍弃掉；而另外三个满足条件的GPU中, GPU1恰恰是符合空闲资源满足条件但同时又是所剩资源最少的GPU卡，因此GPU1被选出。

3. 节点上运行

当Pod和节点绑定的事件被Kubelet接收到后，Kubelet就会在节点上创建真正的Pod实体，在这个过程中, Kubelet会调用GPU Share Device Plugin的Allocate方法, Allocate方法的参数是Pod申请的gpu-mem。而在Allocate方法中，会根据GPU Share Scheduler Extender的调度决策运行对应的Pod

3.1 会列出该节点中所有状态为Pending并且ALIYUN_COM_GPU_MEM_ASSIGNED为false的GPU Share Pod

3.2 选择出其中Pod Annotation的ALIYUN_COM_GPU_MEM_POD的数量与Allocate申请数量一致的Pod。如果有多个符合这种条件的Pod，就会选择其中ALIYUN_COM_GPU_MEM_ASSUME_TIME最早的Pod。

3.3 将该Pod的annotation ALIYUN_COM_GPU_MEM_ASSIGNED设置为true，并且将Pod annotation中的GPU信息转化为环境变量返回给Kubelet用以真正的创建Pod。

部署

请参照部署文档

测试样例

1. 首先创建一个使用aliyun.com/gpu-mem的应用

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment

metadata:
  name: binpack-1
  labels:
    app: binpack-1

spec:
  replicas: 1

  selector: # define how the deployment finds the pods it manages
    matchLabels:
      app: binpack-1

  template: # define the pods specifications
    metadata:
      labels:
        app: binpack-1

    spec:
      containers:
      - name: binpack-1
        image: cheyang/gpu-player:v2
        resources:
          limits:
            # MiB
            aliyun.com/gpu-mem: 1024

使用

请参照使用文档

构建

请参照如何构建

视频Demo

Demo 1: 部署多个GPU Share的Pod，发现他们以binpack的方式被放置到同一个GPU卡上

Demo 2: 避免错误调度申请资源超过单个GPU可用资源的Pod

Roadmap

利用nvidia MPS实现隔离
支持该方案可以在由kubeadm初始化的Kubernetes集群自动化部署
Scheduler Extener的高可用性
为GPU, RDMA 和弹性网卡提供通用方案

开源工具GPU Sharing：支持Kubernetes集群细粒度

问题背景

用户场景

目标

非目标

设计原则

详细设计

前提：

核心功能模块:

具体流程:

相关项目

部署

测试样例

使用

构建

视频Demo

Demo 1: 部署多个GPU Share的Pod，发现他们以binpack的方式被放置到同一个GPU卡上

Demo 1: 部署多个GPU Share的Pod，发现他们以binpack的方式被放置到同一个GPU卡上

Demo 2: 避免错误调度申请资源超过单个GPU可用资源的Pod

Roadmap

你可能感兴趣的:(开源工具GPU Sharing：支持Kubernetes集群细粒度)