安装 NVIDIA vGPU Addon

如需将一张 NVIDIA 虚拟化成多个虚拟 GPU，并将其分配给不同的虚拟机或用户，您可以使用 NVIDIA 的 vGPU 能力。 本节介绍如何在 DCE 5.0 平台中安装 vGPU 插件，并根据需求切换 GPU 模式。

前提条件

• 参考 GPU 支持矩阵 确认集群节点上具有对应型号的 GPU 卡。
• 当前集群已通过 helm 应用部署 GPU Operator ，具体参考 GPU Operator 离线安装。

安装步骤

1. 功能模块路径： 容器管理 -> 集群管理 ，点击目标集群的名称，从左侧导航栏点击 Helm 应用 -> Helm 模板 -> 搜索 nvidia-vgpu 。

   

2. 在安装 vGPU 的过程中提供了几个基本修改的参数，如果需要修改高级参数点击 YAML 列进行修改：

   • deviceCoreScaling ：NVIDIA 装置算力使用比例，预设值是 1。可以大于 1（启用虚拟算力，实验功能）。 如果我们配置 devicePlugin.deviceCoreScaling 参数为 S，在部署了我们装置插件的 Kubernetes 集群中，这张 GPU 分出的 vGPU 将总共包含 S * 100% 算力。

   • deviceMemoryScaling ：NVIDIA 装置显存使用比例，预设值是 1。可以大于 1（启用虚拟显存，实验功能）。 对于有 M 显存大小的 NVIDIA GPU，如果我们配置 devicePlugin.deviceMemoryScaling 参数为 S， 在部署了我们装置插件的 Kubernetes 集群中，这张 GPU 分出的 vGPU 将总共包含 S * M 显存。

   • deviceSplitCount ：整数类型，预设值是 10。GPU 的分割数，每一张 GPU 都不能分配超过其配置数目的任务。 若其配置为 N 的话，每个 GPU 上最多可以同时存在 N 个任务。

   • Resources ：就是对应 vgpu-device-plugin 和 vgpu-schedule pod 的资源使用量。

   • ServiceMonitor ：默认不开启，开启后可前往可观测性模块查看 vGPU 相关监控。如需开启，请确保 insight-agent 已安装并处于运行状态，否则将导致 NVIDIA vGPU Addon 安装失败。

   

3. 安装成功之后会在指定 Namespace 下出现如下两个类型的 Pod，即表示 NVIDIA vGPU 插件已安装成功。

   

4. 随后，从左侧导航栏点击 节点管理 ，找到目标节点，点击 GPU 模式切换 ，切换为 vGPU 模式。

   Note

   NVIDIA 的 vGPU 能力支持节点级别的 GPU 模式切换（整卡/vGPU/mig 模式），满足同一集群中不同工作负载对 GPU 模式的不同需求。

   

   点击 确定 后，节点状态会变为 GPU 模式切换中 ，等待节点切换完成（也就是 vGPU 的 hami-nvidia-vgpu-device-plugin pod 启动完毕）。切换完成之后状态会变为 Nvidia-vGPU 。

   

   

5. 节点 GPU 模式切换成功后，部署应用可使用 vGPU 资源。注意：切换过程稍有延迟，请在节点标签正确显示后再部署应用。

Note

NVIDIA vGPU Addon 不支持从老版本 v2.0.0 直接升级为最新版 v2.0.0+1； 如需升级，请卸载老版本后重新安装。

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