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DCGM:监控Kubernetes集群的GPU资源

因上篇文章Kubelet从入门到放弃系列:GPU加持中介绍了Nvidia系列GPU如何加持Kubernetes，我们除了关注GPU资源的使用，也关注GPU资源的管理，因此本文推出 Kubernetes集群中如何监控...1.2 NVIDIA DCGM NVIDIA DCGM是用于管理和监控基于Linux系统的NVIDIA GPU大规模集群的一体化工具。...Prometheus、kube-state-metrics及node_exporter一起部署，以获取Kubernetes API对象的集群指标和CPU利用率等节点指标。...文档中包含了设置Kubernetes集群的步骤。为了简洁起见，假定已经存在一个运行着NVIDIA软件组件的Kubernetes集群，例如，驱动程序、容器运行时和Kubernetes设备插件等。...在该篇文章中，为了简单起见，使用了单节点Kubernetes集群。

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    TKE qGPU 通过 CRD 管理集群 GPU 卡资源

    刘旭，腾讯云高级工程师，专注容器云原生领域，有多年大规模 Kubernetes 集群管理经验，现负责腾讯云 GPU 容器的研发工作。...在这种背景下，我们希望提供一种方案，可以让用户在 Kubernetes 集群中直观地统计和查询 GPU 资源的使用情况。...自定义 GPU CRD：每个 GPU 设备对应一个 GPU 对象，通过 GPU 对象可以获取 GPU 设备的硬件信息，健康状态以及资源分配情况。...Elastic GPU Device Plugin：根据 GPU 设备的硬件信息创建 GPU 对象，定期更新 GPU 设备的健康状态。...总结 为了解决目前 TKE 集群内 GPU 资源可观测性缺失的问题，我们引入了 GPU CRD，用户可以直观的统计和查询集群内 GPU 资源的使用情况，目前这套方案已和 qGPU 完成整合，在 TKE

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    面向GPU集群的无状态LLM推理架构演进

    今天，我们就来探讨如何将这一成熟思路迁移至GPU集群场景，探索无状态LLM推理架构的演进与落地之路。...通常一台CPU服务器含2个NUMA节点，而一台GPU服务器可搭载8块GPU，单台服务器的计算性能相差多个数量级。在当前LLM业务模型下，数据中心的算力需求已向GPU/NPU大幅倾斜。 2....这些方案虽提升了显存利用率，却未实现真正的无状态化——KV Cache作为核心状态数据仍依赖本地或近邻节点存储，直接限制了GPU集群的弹性扩展能力。...从FIO性能测试数据来看，GD2FS优势显著：在400G网卡的RDMA模式下，GPU与GD2FS集群的64M数据读取延迟仅1.6ms，1G数据读取延迟25ms；即使在TCP模式下，DDR与GD2FS集群的...最后 全文梳理可见，从传统互联网后端的无状态演进，到AI场景下GPU集群推理的架构革新，每一次技术迭代都源于业务需求的驱动，以及行业对效率、成本的极致追求。

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    如何在Kubernetes集群中利用GPU进行AI训练

    Pods不能共用同一块GPU，即使同一个Pod内不同的Containers之间也不能共用同一块GPU。这是Kubernetes目前对GPU支持最难以接受的一点。...因为一块PU价格是很昂贵的，一个训练进程通常是无法完全利用满一块GPU的，这势必会造成GPU资源的浪费。...让kubelet发现GPU资源并可被调度 请确认Kubernetes集群中的GPU服务器已经安装和加载了NVIDIA Drivers，可以使用nvidia-docker-plugin来确认是否已加载Drivers.../nvidia-gpu为你想要使用的GPU数，通过设置为1就已经足够了，应该没多少训练场景一个worker需要独占几块GPU的。...训练 参考如何落地TensorFlow on Kubernetes将TensorFlow跑在Kubernetes集群中，并且能创建Distributed TensorFlow集群启动训练。

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    EKS集群单个pod内多个容器如何共享GPU卡

    现在很多企业会把自己的业务部署到eks集群上，其中有些深度学习业务会需要用到GPU资源，eks也是支持gpu部署的，但是因为eks存在一些局限性，不像tke有qgpu这类组件支持gpu共享。...但是很多时候，我们的一个pod会有多个容器，这些容器都需要用到gpu资源，如果给每个容器申请一张gpu卡，由于gpu资源比较昂贵，这样会极大的增加成本。...eks上一个pod就相当于一台微型的CVM资源，那么这里是否可以一个pod申请一张GPU卡，然后pod内的多个容器共享这一张GPU卡呢？下面我们说说如何配置多个容器共享pod的GPU卡。.../gpu-type: T4 labels: k8s-app: gpu-test1 qcloud-app: gpu-test1 spec: containers.../gpu: "1" requests: nvidia.com/gpu: "1"多容器共享gpu配置，配置环境变量NVIDIA_VISIBLE_DEVICES，容器设置为特权模式 env

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    Kubernetes集群中GPU共享调度与拓扑感知优化实战

    GPU资源管理深度剖析 (1) 资源碎片化本质 在千卡级集群中，资源碎片化导致GPU利用率不足30%的根本原因在于： 图解：资源碎片化的双重成因 (2) 拓扑失配成本模型 NVLink与PCIe的性能差异对训练效率的影响可通过公式量化...GPU共享架构深度实现 (1) 设备插件核心架构 // 共享GPU设备插件状态机 type GPUPluginState int const ( StateInit GPUPluginState...: visited = set() queue = deque([(start_gpu, [start_gpu])])...gpu_mem_try_charge(size, gmem)) { printk(KERN_WARNING "GPU mem overlimit: pid=%d usage=%ld limit...大规模集群性能验证 测试环境： 集群规模：32节点（256×A100-80GB） 网络架构：Quantum-2 InfiniBand HDR 测试负载： 计算机视觉：ResNet-50/ResNet-

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    图神经网络CPU-GPU集群训练优化方案

    图神经网络CPU-GPU集群训练优化方案在测试中，新方法的训练速度比前代技术快15到18倍。...为了优化计算资源的使用并扩展到非常大的图，我们将这些组件在CPU和GPU之间划分。分布式KVStore和图存储使用CPU内存，CPU生成小批量。训练器将小批量数据读入GPU进行小批量计算。...，以利用GPU的计算能力。...我们尽可能多地将阶段保持在GPU上以利用GPU的计算能力，同时将小批量采样阶段放在另一个线程的CPU中。这使我们能够重叠GPU中的小批量计算和CPU中的小批量采样。...性能比较通过这些优化，DistDGLv2可以在CPU和GPU集群中有效地执行分布式GNN训练。我们在具有各种GNN工作负载的g4dn.metal实例集群上展示了DistDGLv2的效率。

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    如何破解GPU集群集合通信路径的“黑盒”难题？

    以GPT、LLaMA为代表的千亿参数级模型，依赖分布式GPU集群进行并行计算，而集群中GPU服务器间的数据通信效率直接决定了训练任务的吞吐量和稳定性。...在典型的智算集群中，GPU服务器通过NVIDIA NCCL（Collective Communication Library）等集合通信库实现跨节点数据同步，同时结合RDMA（如RoCE）网络技术降低传输延迟...GPU服务器配置不足？还是网络传输路径的次优选择？...EPS通过实时解析集合通信库的底层运行状态，将隐蔽的通信路径、GPU与网卡状态等信息可视化，并提供智能路由推荐，帮助用户快速优化集群性能。EPS的三大核心功能1....通信环可视化自动解析NCCL等库生成的通信链路信息，将GPU间数据流向、网卡负载、带宽利用率等关键指标以拓扑图形式呈现，直观暴露潜在瓶颈（如单点拥塞、链路不对称）。2.

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    教程 | 如何使用Kubernetes GPU集群自动训练和加速深度学习？

    Kubernetes GPU 集群配置，并且提供一些有用的脚本和.yaml 文件，它们可以给你提供全部配置。...这是一篇实践教程，是关于怎样设置我们自己的 Kubernetes GPU 集群来提升工作速度的。...主要思想：即用一个小 CPU 作为主控节点（master node）来控制一个集群的 GPU-工作节点（GPU-worker nodes）。...3.1 将 GPU 支持添加到 Kubeadm 配置中，这个时候集群是没有初始化的。这一步需要在集群每一个节点的机器中完成，即使有一些没有 GPU。...3.1 将 GPU 支持添加到 Kubeadm 配置中，这个时候集群是没有初始化的。这一步需要在集群的每一个节点中完成，即使有一些没有 GPU。

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    基于 LLM 的 AI OPS 探索系列 - 搭建支持 GPU 的 Kubernetes 集群

    背景 在本次 workshop 中，我们介绍了如何使用 K3S 在 AWS 上设置支持 GPU 的 Kubernetes 集群，安装 NVIDIA 驱动和插件，以及部署验证测试运行 GPU 工作负载。...GPU 计算资源，确保您的 Kubernetes 集群能够识别并正确配置 GPU 是至关重要的。...其主要目的是使容器能够访问 GPU 资源，从而加速深度学习、科学计算和其他 GPU 加速的任务。 主要功能： 为容器提供对 GPU 资源的访问。...nvidia-device-plugin nvidia-device-plugin 是一个 Kubernetes 插件，用于在 Kubernetes 集群中管理和分配 NVIDIA GPU 资源。...测试 GPU 基准和 CUDA 任务 验证 GPU RuntimeClass 是否被正确创建 kubectl get RuntimeClass | grep nvidia 验证K3S 集群 GPU Node

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    虚拟GPU_vmware gpu

    第三章 浅谈GPU虚拟化技术（三）GPU SRIOV及vGPU调度 GPU SRIOV原理 谈起GPU SRIOV那么这个世界上就只有两款产品：S7150和MI25。...VF调度 AMD GPU SRIOV从硬件的角度看就是一个对GPU资源的分时复用的过程。因此其运行方式也是与GPU分片虚拟化类似。SRIOV的调度信息后续重点介绍。...GPU SRIOV的调度系统 分时复用 VF的调度是GPU虚拟化中的重点，涉及到如何服务VM，和如何确保GPU资源的公平分片。 GPU SRIOV也是一个分时复用的策略。...GPU分时复用与CPU在进程间的分时复用是一样的概念。一个简单的调度就是把一个GPU的时间按照特定时间段分片，每个VM拿到特定的时间片。在这些时间片段中，这个VM享用GPU的硬件的全部资源。...而有些方案则会严格要求在特定时间片结束的时候切换，强行打断当前GPU的执行，并交予下一个时间片的所有者。这种方式确保GPU资源被平均分摊到不同VM。AMD的GPU SRIOV采用的后一种方式。

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    十万卡规模GPU集群选择以太网，英伟达也慌啊！

    NVDA 25Q1 计算产品销售 同比增长 5.8 倍环比增长 28.7% 但网络产品收入同比仅增长了 2.4 倍 IB缺货 Spectrum以太网产品增长尚未起量 早前字节跳动 在论文中宣布万卡GPU...集群 采用标准以太网技术搭建网络拓扑 很快Meta官宣 32K GPU LLM训练集群 同样将基于以太网技术搭建 英伟达也慌啊 就在此次财报大会上 英伟达终于提升了Spectrum 也就是基于以太网技术方案的地位...宣布某十万卡GPU集群将基于以太网方案 “Spectrum-X is ramping in volume with multiple customers, including a massive 100,000...GPU cluster, Spectrum-X opens a brand-new market to Nvidia networking and enables Ethernet only data...从而扩展GPU与GPU/CPU/内存带宽的方案 仿真结果显示 基于以太网方案的实现 在训练和推理方面都毫不逊色

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    GPU集群扩展：Ray Serve与Celery的技术选型与应用场景分析

    当你需要处理大规模并行任务，特别是涉及GPU集群的场景时，Ray Serve和Celery是两个主要选择。...Ray Serve是模型服务平台，基于Ray集群，专门为低延迟、高并发的在线推理设计，天生支持GPU资源调度。 这两者最大的分水岭在GPU扩展能力上。...你声明deployments（Python函数或类），Serve负责扩展replicas、路由请求、跨集群分配CPU/GPU资源。它的思路是把低延迟服务做到集群规模。...你可以跑GPU任务，但需要自己管理——每设备队列、路由键、精心规划容量避免超订。 GPU扩展场景下，两者的运维复杂度差异巨大。Ray Serve基本是开箱即用，Celery需要大量定制化工作。...代价是你要掌握整个Ray runtime——集群生命周期、可观测性、调度机制都有学习成本。对纯离线批处理来说可能过重。

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    奔涌吧，GPU! GPU选型全解密

    大数据时代对计算速度提出了更高的要求，GPU处理器应运而生。那么，如何选择GPU呢？为了让大家了解不同应用场景下的GPU云服务器选型，我们邀请腾讯云大茹姐姐创作了这篇深度好文。...在深入了解不同应用场景下的GPU云服务器选型推荐之前，我们先来了解一下CPU和GPU、GPU和vGPU之间的差异。...CPU和GPU硬件结构对比 GPU vs vGPU GPU云服务器提供了直通型GPU和虚拟化的vGPU，可以满足计算密集型场景和图形加速场景下的不同算力需求。...GN10X/GN10Xp、GN8、GN7等整卡实例均采用GPU直通技术； vGPU是指虚拟化GPU，支持GPU资源的更细粒度划分，如1/2、1/4以及1/8 GPU。...GPU实例简介 腾讯云CVM针对不同应用场景，推出搭配不同GPU卡的实例类型，如下表所示，GPU实例以NVIDIA Tesla系列为主，满足不同应用场景下的算力需求。

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    使用 Elastic GPU 管理 Kubernetes GPU 资源

    但应用在 GPU 场景，还是存在以下不足： 集群 GPU 资源缺少全局视角。没有直观方式可获取集群层面 GPU 信息，比如 Pod / 容器与 GPU 卡绑定关系、已使用 GPU 卡数等。...管理员无法知道整个集群 GPU 切片资源的分配情况，用户也不知道新部署业务有无资源可用。...Elastic GPU CRD 我们定义了三种全新的 Kubernetes CRD，用于代表 GPU 资源的不同抽象： ElasticGPU：ElasticGPU 是集群中一个实际可使用的 GPU 资源...qGPU 资源申请 用户在集群中创建 ElasticGPUClass，指定 qGPU 作为 GPU 后端。...Elastic GPU 在 Kubernetes 集群中抽象了一种 native GPU 资源，围绕三种自定义 CRD，在标准化定义了与其他 GPU 技术交互的前提下，同时提供了集群层面全局 GPU 资源视角

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    【玩转 GPU】英伟达GPU架构演变

    图片一、GPU架构发展历史 1999年,英伟达发布第一代GPU架构GeForce 256,标志着GPU时代的开始。...随后,英伟达推出了Tesla、Fermi、Kepler、Maxwell、Pascal、Volta、Turing和Ampere等GPU架构,不断增强GPU的计算能力和程序性,推动GPU在图形渲染、人工智能和高性能计算等领域的应用...GPU核心的运行方式与CPU略有不同，在GPU核心中，CPU将数据和指令传送到GPU中去，GPU再将数据加载到GPU的内存中，并利用内部的流处理器执行计算任务。执行完成后，将计算结果传回CPU中。...最近几年,英伟达还在GPU中加入了张量核心和RT核心,可以支持 AI和神经网络计算等新型工作负载。可以看出,英伟达显卡在GPU应用和体系结构上不断创新,推动着整个GPU技术发展。...六、多模态构成 英伟达GPU通过流处理器、张量核心和RT核心实现了多模态设计,可以支持多种工作负载:1) 流处理器用于支持传统的图形渲染和通用GPU计算,代表了英伟达GPU的渲染和计算能力。

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