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Nvidia GPU 驱动安装

GPU 驱动安装

提供了手动安装和使用 gpu-operator 两种安装方式，使用 gpu-operator 安装会简化很多，推荐使用 gpu-operator 模式。

在 K8s 上使用 GPU 需要安装相关的驱动和程序，其中需要涉及到如下几个步骤：

  • 安装 GPU 物理设备驱动
  • 安装 cuda toolkit 工具
  • 修改 container-runtime
  • 安装 device-plugin

手动安装

  1. 物理设备驱动安装

    • 添加 PPA 镜像源

      add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
apt-get update

    • 查看可用的驱动版本

      ubuntu-drivers devices

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    • 选择合适的版本进行安装

    • 安装建议版本：

      ubuntu-drivers autoinstall

    • 安装指定版本：

      apt-get install nvidia-driver-XXX

    • 安装 CUDA

      # https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html#ubuntu
$ apt-get install cuda

    • 安装完成后重启

      nvidia-smi
nvcc -V

    • 查看驱动版本

      $ cat /proc/driver/nvidia/version
NVRM version: NVIDIA UNIX x86_64 Kernel Module  525.105.17  Tue Mar 28 18:02:59 UTC 2023

  2. 安装 cuda toolkit

    • https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit

    • https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/latest/install-guide.html

    • 运行 nvidia- container-toolkit 的条件：

      • 操作系统内核版本 > 3.10
      • Docker >= 19.03 或者使用 Containerd.
      • NVIDIA GPU 卡架构在 3.0 版本之上
      • NVIDIA Linux drivers >= 418.81.07

    • 下面以 containerd 来演示如何安装：

      • 设置 nvidia-container-runtime 到 /etc/containerd/config.toml 配置中，然后重启

            [plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".containerd]
    default_runtime_name = "nvidia"
    [plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".containerd.runtimes]
    [plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".containerd.runtimes.runc.options]
            SystemdCgroup = true
    [plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".containerd.runtimes.nvidia]
        privileged_without_host_devices = false
        runtime_engine = ""
        runtime_root = ""
        runtime_type = "io.containerd.runc.v1"
        [plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".containerd.runtimes.nvidia.options]
            BinaryName = "/usr/bin/nvidia-container-runtime"
            SystemdCgroup = true

      • 设置包仓库 nvidia-container-toolkit

            $ distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo apt-key add - && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/$distribution/libnvidia-container.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list

      • 安装：

        sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit

  3. 安装 device-plugin

    kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/k8s-device-plugin/v0.14.0/nvidia-device-plugin.yml

gpu-operator 安装

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GPU Operator 能够在 K8s 基础上进行 GPU 相关底层依赖的的操作，这其中就包括 GPU 驱动、Container ToolKit、 Device Plugin 资源自动上报等等能力，再也不用额外关注驱动这些糟心的事情了，理论上只要 GPU 卡插好，装上 K8s， 然后通过 GPU Operator 就能使用 所有的能力了。

  • 检查 GPU 卡正常挂载

    $ lspci | grep -i nvidia
1b:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation GP102 [TITAN Xp] (rev a1)

  • 确定 kernel 版本（这一步很重要，nvidia driver 镜像版本需要和节点内核版本强一致，包括小版本号）

    内核对应的驱动版本是否存在请去如下网站确认： https://catalog.ngc.nvidia.com/orgs/nvidia/containers/driver/tags

    $ hostnamectl | grep Kernel
Kernel: Linux 5.15.0-75-generic

  • GPU Operator 安装

    $ helm repo add nvidia https://helm.ngc.nvidia.com/nvidia && helm repo update
$ helm install --wait --generate-name \
    -n gpu-operator --create-namespace \
    nvidia/gpu-operator \
    --set driver.version=525-5.15.0-69-generic

安装 vGPU 驱动

上述两个方案安装之后 pod 使用 GPU 时只能使用整卡资源，不能使用 vGPU 功能，如果需要使用 vGPU 需要在 DCE 5.0 容器管理的 Helm 仓库中查找 nvidia-vgpu 模块，并进行安装。

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