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本文介绍容器化工作负载如何在 Azure Stack Edge Pro GPU 设备上共享 GPU。 方法涉及启用多进程服务 (MPS) 然后通过 IoT Edge 部署指定 GPU 工作负载。
先决条件
在开始之前，请确保：
您可以访问已激活并配置了计算的 Azure Stack Edge Pro GPU 设备。 你具有 Kubernetes API 终结点，并且已将此终结点添加到要访问设备的客户端上的
hosts文件。你可以使用 受支持的操作系统访问客户端系统。 如果使用 Windows 客户端，则系统应运行 PowerShell 5.0 或更高版本来访问设备。
在本地系统上保存以下部署
json文件。 你将使用此文件中的信息来运行 IoT Edge 部署。 此部署基于 NVIDIA 公开提供的简单 CUDA 容器。{ "modulesContent": { "$edgeAgent": { "properties.desired": { "modules": { "cuda-sample1": { "settings": { "image": "nvidia/samples:nbody", "createOptions": "{\"Entrypoint\":[\"/bin/sh\"],\"Cmd\":[\"-c\",\"/tmp/nbody -benchmark -i=1000; while true; do echo no-op; sleep 10000;done\"],\"HostConfig\":{\"IpcMode\":\"host\",\"PidMode\":\"host\"}}" }, "type": "docker", "version": "1.0", "env": { "NVIDIA_VISIBLE_DEVICES": { "value": "0" } }, "status": "running", "restartPolicy": "never" }, "cuda-sample2": { "settings": { "image": "nvidia/samples:nbody", "createOptions": "{\"Entrypoint\":[\"/bin/sh\"],\"Cmd\":[\"-c\",\"/tmp/nbody -benchmark -i=1000; while true; do echo no-op; sleep 10000;done\"],\"HostConfig\":{\"IpcMode\":\"host\",\"PidMode\":\"host\"}}" }, "type": "docker", "version": "1.0", "env": { "NVIDIA_VISIBLE_DEVICES": { "value": "0" } }, "status": "running", "restartPolicy": "never" } }, "runtime": { "settings": { "minDockerVersion": "v1.25" }, "type": "docker" }, "schemaVersion": "1.1", "systemModules": { "edgeAgent": { "settings": { "image": "mcr.microsoft.com/azureiotedge-agent:1.0", "createOptions": "" }, "type": "docker" }, "edgeHub": { "settings": { "image": "mcr.microsoft.com/azureiotedge-hub:1.0", "createOptions": "{\"HostConfig\":{\"PortBindings\":{\"443/tcp\":[{\"HostPort\":\"443\"}],\"5671/tcp\":[{\"HostPort\":\"5671\"}],\"8883/tcp\":[{\"HostPort\":\"8883\"}]}}}" }, "type": "docker", "status": "running", "restartPolicy": "always" } } } }, "$edgeHub": { "properties.desired": { "routes": { "route": "FROM /messages/* INTO $upstream" }, "schemaVersion": "1.1", "storeAndForwardConfiguration": { "timeToLiveSecs": 7200 } } }, "cuda-sample1": { "properties.desired": {} }, "cuda-sample2": { "properties.desired": {} } } }
验证 GPU 驱动程序、CUDA 版本
第一步是验证设备是否正在运行所需的 GPU 驱动程序和 CUDA 版本。
运行下面的命令：
Get-HcsGpuNvidiaSmi在 NVIDIA smi 输出中，记下设备上的 GPU 版本和 CUDA 版本。 如果运行的是 Azure Stack Edge 2102 软件，此版本将对应于以下驱动程序版本：
- GPU 驱动程序版本：460.32.03
- CUDA 版本：11.2
下面是示例输出：
[10.100.10.10]: PS>Get-HcsGpuNvidiaSmi K8S-1HXQG13CL-1HXQG13: Tue Feb 23 10:34:01 2021 +-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 460.32.03 Driver Version: 460.32.03 CUDA Version: 11.2 | |-------------------------------+----------------------+----------------------+ | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | | | | MIG M. | |===============================+======================+======================| | 0 Tesla T4 On | 0000041F:00:00.0 Off | 0 | | N/A 40C P8 15W / 70W | 0MiB / 15109MiB | 0% Default | | | | N/A | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ +-----------------------------------------------------------------------------+ | Processes: | | GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory | | ID ID Usage | |=============================================================================| | No running processes found | +-----------------------------------------------------------------------------+ [10.100.10.10]: PS>使此会话保持打开状态，因为你将使用它查看整个文章中的 NVIDIA smi 输出。
不含上下文共享的部署
现在，当多进程服务未运行且没有上下文共享时，可以在设备上部署应用程序。 通过 Azure 门户，在存在于设备上的 iotedge 命名空间中部署。
在 IoT Edge 命名空间中创建用户
首先，要创建一个连接到 iotedge 命名空间的用户。 IoT Edge 模块部署在 iotedge 命名空间中。 有关详细信息，请参阅设备上的 Kubernetes 命名空间。
按照以下步骤创建用户，并向用户授予对 iotedge 命名空间的访问权限。
在
iotedge命名空间中创建新用户。 运行下面的命令：New-HcsKubernetesUser -UserName <user name>下面是示例输出：
[10.100.10.10]: PS>New-HcsKubernetesUser -UserName iotedgeuser apiVersion: v1 clusters: - cluster: certificate-authority-data: ===========================//snipped //======================// snipped //============================= server: https://compute.myasegpudev.wdshcsso.com:6443 name: kubernetes contexts: - context: cluster: kubernetes user: iotedgeuser name: iotedgeuser@kubernetes current-context: iotedgeuser@kubernetes kind: Config preferences: {} users: - name: iotedgeuser user: client-certificate-data: ===========================//snipped //======================// snipped //============================= client-key-data: ===========================//snipped //======================// snipped ============================ PQotLS0tLUVORCBSU0EgUFJJVkFURSBLRVktLS0tLQo=复制以纯文本格式显示的输出。 在本地计算机上用户配置文件的
.kube文件夹（例如C:\Users\<username>\.kube）中，将输出另存为 config 文件（不含扩展名）。授权你创建的用户访问
iotedge命名空间。 运行下面的命令：Grant-HcsKubernetesNamespaceAccess -Namespace iotedge -UserName <user name>下面是示例输出：
[10.100.10.10]: PS>Grant-HcsKubernetesNamespaceAccess -Namespace iotedge -UserName iotedgeuser [10.100.10.10]: PS>
有关详细说明，请参阅通过 kubectl 在 Azure Stack Edge Pro GPU 设备上连接并管理 Kubernetes 群集。
通过门户部署模块
通过 Azure 门户部署 IoT Edge 模块。 你将部署用于运行 n 体模拟的公开提供的 NVIDIA CUDA 示例模块。
确保 IoT Edge 服务在设备上运行。
在右窗格中，选择“IoT Edge”磁贴。 转到“IoT Edge”>“属性”。 在右窗格中，选择与你的设备关联的 IoT 中心资源。
在 IoT 中心资源中，转到“自动设备管理”>“IoT Edge”。 在右窗格中，选择与你的设备关联的 IoT Edge 设备。
选择“设置模块”。
选择“+ 添加”>“IoT Edge 模块”。
在“模块设置”选项卡上，提供 IoT Edge 模块名称和映像 URI。 将“映像请求策略”设置为“创建时”。
在“环境变量”选项卡上，将“NVIDIA_VISIBLE_DEVICES”指定为“0”。
在“容器创建选项”选项卡上，提供以下选项：
{ "Entrypoint": [ "/bin/sh" ], "Cmd": [ "-c", "/tmp/nbody -benchmark -i=1000; while true; do echo no-op; sleep 10000;done" ], "HostConfig": { "IpcMode": "host", "PidMode": "host" } }选项如下所示：
选择 添加 。
添加的模块应显示为“正在运行”。
重复添加第一个模块时所遵循的所有步骤，以添加模块。 在此示例中，提供
cuda-sample2作为模块的名称。
使用相同的环境变量，因为这两个模块将共享同一个 GPU。
使用为第一个模块提供的相同容器创建选项，然后选择“添加”。
在“设置模块”页上，选择“查看 + 创建”，然后选择“创建”。
这两个模块的“运行时状态”现在应显示为“正在运行”。
监视工作负载部署
打开新的 PowerShell 会话。
列出在
iotedge命名空间中运行的 pod。 运行下面的命令：kubectl get pods -n iotedge下面是示例输出：
PS C:\WINDOWS\system32> kubectl get pods -n iotedge --kubeconfig C:\GPU-sharing\kubeconfigs\configiotuser1 NAME READY STATUS RESTARTS AGE cuda-sample1-869989578c-ssng8 2/2 Running 0 5s cuda-sample2-6db6d98689-d74kb 2/2 Running 0 4s edgeagent-79f988968b-7p2tv 2/2 Running 0 6d21h edgehub-d6c764847-l8v4m 2/2 Running 0 24h iotedged-55fdb7b5c6-l9zn8 1/1 Running 1 6d21h PS C:\WINDOWS\system32>设备上有两个 pod（
cuda-sample1-97c494d7f-lnmns和cuda-sample2-d9f6c4688-2rld9）在设备上运行。当两个容器都在运行 n 体模拟时，请查看 NVIDIA smi 输出中的 GPU 利用率。 转到设备的 PowerShell 界面并运行
Get-HcsGpuNvidiaSmi。下面是当两个容器都运行 n体模拟时的示例输出：
[10.100.10.10]: PS>Get-HcsGpuNvidiaSmi K8S-1HXQG13CL-1HXQG13: Fri Mar 5 13:31:16 2021 +-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 460.32.03 Driver Version: 460.32.03 CUDA Version: 11.2 | |-------------------------------+----------------------+----------------------+ | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | | | | MIG M. | |===============================+======================+======================| | 0 Tesla T4 On | 00002C74:00:00.0 Off | 0 | | N/A 52C P0 69W / 70W | 221MiB / 15109MiB | 100% Default | | | | N/A | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ +-----------------------------------------------------------------------------+ | Processes: | | GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory | | ID ID Usage | |=============================================================================| | 0 N/A N/A 188342 C /tmp/nbody 109MiB | | 0 N/A N/A 188413 C /tmp/nbody 109MiB | +-----------------------------------------------------------------------------+ [10.100.10.10]: PS>可以看到，GPU 0 上有两个容器在 n-body 模拟下运行。 你还可以查看其相应的内存使用情况。
完成模拟后，NVIDIA smi 输出会显示设备上没有正在运行的进程。
[10.100.10.10]: PS>Get-HcsGpuNvidiaSmi K8S-1HXQG13CL-1HXQG13: Fri Mar 5 13:54:48 2021 +-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 460.32.03 Driver Version: 460.32.03 CUDA Version: 11.2 | |-------------------------------+----------------------+----------------------+ | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | | | | MIG M. | |===============================+======================+======================| | 0 Tesla T4 On | 00002C74:00:00.0 Off | 0 | | N/A 34C P8 9W / 70W | 0MiB / 15109MiB | 0% Default | | | | N/A | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ +-----------------------------------------------------------------------------+ | Processes: | | GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory | | ID ID Usage | |=============================================================================| | No running processes found | +-----------------------------------------------------------------------------+ [10.100.10.10]: PS>在 n-body 模拟完成后，请查看日志以了解部署的详细信息以及完成模拟所需的时间。
下面是第一个容器的示例输出：
PS C:\WINDOWS\system32> kubectl -n iotedge --kubeconfig C:\GPU-sharing\kubeconfigs\configiotuser1 logs cuda-sample1-869989578c-ssng8 cuda-sample1 Run "nbody -benchmark [-numbodies=<numBodies>]" to measure performance. ==============// snipped //===================// snipped //============= > Windowed mode > Simulation data stored in video memory > Single precision floating point simulation > 1 Devices used for simulation GPU Device 0: "Turing" with compute capability 7.5 > Compute 7.5 CUDA device: [Tesla T4] 40960 bodies, total time for 10000 iterations: 170171.531 ms = 98.590 billion interactions per second = 1971.801 single-precision GFLOP/s at 20 flops per interaction no-op PS C:\WINDOWS\system32>下面是第二个容器的示例输出：
PS C:\WINDOWS\system32> kubectl -n iotedge --kubeconfig C:\GPU-sharing\kubeconfigs\configiotuser1 logs cuda-sample2-6db6d98689-d74kb cuda-sample2 Run "nbody -benchmark [-numbodies=<numBodies>]" to measure performance. ==============// snipped //===================// snipped //============= > Windowed mode > Simulation data stored in video memory > Single precision floating point simulation > 1 Devices used for simulation GPU Device 0: "Turing" with compute capability 7.5 > Compute 7.5 CUDA device: [Tesla T4] 40960 bodies, total time for 10000 iterations: 170054.969 ms = 98.658 billion interactions per second = 1973.152 single-precision GFLOP/s at 20 flops per interaction no-op PS C:\WINDOWS\system32>停止模块部署。 在设备的 IoT 中心资源中：
转到“自动设备部署”>“IoT Edge”。 选择对应于你的设备的 IoT Edge 设备。
转到“设置模块”并选择模块。
在“设置模块”选项卡上选择模块。
在“模块设置”选项卡上，将“所需状态”设置为“已停止”。 选择“更新”。
重复上述步骤，停止在设备上部署的第二个模块。 选择“查看 + 创建”，然后选择“创建”。 这应会更新部署。
多次刷新“设置模块”页。 直到模块“运行时状态”显示为“已停止”。
通过上下文共享部署
现在，当 MPS 在设备上运行时，可以在两个 CUDA 容器上部署 n-body 模拟。 首先，在设备上启用 MPS。
若要在设备上启用 MPS，请运行
Start-HcsGpuMPS命令。[10.100.10.10]: PS>Start-HcsGpuMPS K8S-1HXQG13CL-1HXQG13: Set compute mode to EXCLUSIVE_PROCESS for GPU 0000191E:00:00.0. All done. Created nvidia-mps.service [10.100.10.10]: PS>从设备的 PowerShell 接口获取 NVIDIA smi 输出。 可以看到
nvidia-cuda-mps-server进程或 MPS 服务正在设备上运行。下面是示例输出：
[10.100.10.10]: PS>Get-HcsGpuNvidiaSmi K8S-1HXQG13CL-1HXQG13: Thu Mar 4 12:37:39 2021 +-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 460.32.03 Driver Version: 460.32.03 CUDA Version: 11.2 | |-------------------------------+----------------------+----------------------+ | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | | | | MIG M. | |===============================+======================+======================| | 0 Tesla T4 On | 00002C74:00:00.0 Off | 0 | | N/A 36C P8 9W / 70W | 28MiB / 15109MiB | 0% E. Process | | | | N/A | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ +-----------------------------------------------------------------------------+ | Processes: | | GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory | | ID ID Usage | |=============================================================================| | 0 N/A N/A 122792 C nvidia-cuda-mps-server 25MiB | +-----------------------------------------------------------------------------+ [10.100.10.10]: PS>Get-HcsGpuNvidiaSmi部署之前停止的模块。 通过“设置模块”将“所需状态”设置为“正在运行”。
下面是示例输出：
PS C:\WINDOWS\system32> kubectl get pods -n iotedge --kubeconfig C:\GPU-sharing\kubeconfigs\configiotuser1 NAME READY STATUS RESTARTS AGE cuda-sample1-869989578c-2zxh6 2/2 Running 0 44s cuda-sample2-6db6d98689-fn7mx 2/2 Running 0 44s edgeagent-79f988968b-7p2tv 2/2 Running 0 5d20h edgehub-d6c764847-l8v4m 2/2 Running 0 27m iotedged-55fdb7b5c6-l9zn8 1/1 Running 1 5d20h PS C:\WINDOWS\system32>可以看到，已在设备上部署并运行模块。
部署模块后，n-body 模拟也会开始在这两个容器上运行。 下面是在第一个容器上完成模拟时的示例输出：
PS C:\WINDOWS\system32> kubectl -n iotedge logs cuda-sample1-869989578c-2zxh6 cuda-sample1 Run "nbody -benchmark [-numbodies=<numBodies>]" to measure performance. ==============// snipped //===================// snipped //============= > Windowed mode > Simulation data stored in video memory > Single precision floating point simulation > 1 Devices used for simulation GPU Device 0: "Turing" with compute capability 7.5 > Compute 7.5 CUDA device: [Tesla T4] 40960 bodies, total time for 10000 iterations: 155256.062 ms = 108.062 billion interactions per second = 2161.232 single-precision GFLOP/s at 20 flops per interaction no-op PS C:\WINDOWS\system32>下面是模拟在第二个容器上完成时的示例输出：
PS C:\WINDOWS\system32> kubectl -n iotedge --kubeconfig C:\GPU-sharing\kubeconfigs\configiotuser1 logs cuda-sample2-6db6d98689-fn7mx cuda-sample2 Run "nbody -benchmark [-numbodies=<numBodies>]" to measure performance. ==============// snipped //===================// snipped //============= > Windowed mode > Simulation data stored in video memory > Single precision floating point simulation > 1 Devices used for simulation GPU Device 0: "Turing" with compute capability 7.5 > Compute 7.5 CUDA device: [Tesla T4] 40960 bodies, total time for 10000 iterations: 155366.359 ms = 107.985 billion interactions per second = 2159.697 single-precision GFLOP/s at 20 flops per interaction no-op PS C:\WINDOWS\system32>当两个容器都运行 n 体模拟时，从设备的 PowerShell 接口获取 NVIDIA smi 输出。 下面是一个示例输出。 有三个进程，
nvidia-cuda-mps-server进程（C 类型）对应于 MPS 服务，/tmp/nbody进程（M + C 类型）对应于模块部署的 n-body 工作负载。[10.100.10.10]: PS>Get-HcsGpuNvidiaSmi K8S-1HXQG13CL-1HXQG13: Thu Mar 4 12:59:44 2021 +-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 460.32.03 Driver Version: 460.32.03 CUDA Version: 11.2 | |-------------------------------+----------------------+----------------------+ | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | | | | MIG M. | |===============================+======================+======================| | 0 Tesla T4 On | 00002C74:00:00.0 Off | 0 | | N/A 54C P0 69W / 70W | 242MiB / 15109MiB | 100% E. Process | | | | N/A | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ +-----------------------------------------------------------------------------+ | Processes: | | GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory | | ID ID Usage | |=============================================================================| | 0 N/A N/A 56832 M+C /tmp/nbody 107MiB | | 0 N/A N/A 56900 M+C /tmp/nbody 107MiB | | 0 N/A N/A 122792 C nvidia-cuda-mps-server 25MiB | +-----------------------------------------------------------------------------+ [10.100.10.10]: PS>Get-HcsGpuNvidiaSmi