基于ZStack构建深度学习云平台

前言

深度学习是机器学习和人工智能研究的热门分支，也是当今最流行的科学研究趋势之一。深度学习方法为计算机视觉、机器学习带来了革命性的进步，而新的深度学习技术也正在不断诞生。由于深度学习正快速发展，新的研究者很难对这一技术实时跟进。国内各大公有云厂商都提供了相应的深度学习相关产品，但对于初学者并不那么实用。本文将介绍基于产品化私有云——ZStack，来构建对初学者友好、易运维、易使用的深度学习云平台。

由于ZStack的轻量性，我们仅通过一台普通PC机就能部署云平台，进而实现深度学习平台构建。读者可结合本文轻松扩展出规模更大、功能更为完备的深度学习云平台。

1. ZStack简介

ZStack是下一代开源的云计算IaaS（基础架构即服务）软件。它主要面向未来的智能数据中心，通过提灵活完善的APIs来管理包括计算、存储和网络在内的数据中心资源。用户可以利用ZStack快速构建自己的智能云数据中心，也可以在稳定的ZStack之上搭建灵活的云应用场景。

ZStack功能架构：

ZStack产品优势：

ZStack是基于专有云平台4S（Simple简单，Strong健壮，Scalable弹性，Smart智能）标准设计的下一代云平台IaaS软件。

1. 简单（Simple）

简单安装部署：提供安装文件网络下载，30分钟完成从裸机到云平台的安装部署。

简单搭建云平台：支持云主机的批量（生成，删除等）操作，提供列表展示和滑窗详情。

简单实用操作：详细的用户手册，足量的帮助信息，良好的社区，标准的API提供。

友好UI交互：设计精良的专业操作界面，精简操作实现强大的功能。

2. 健壮（Strong）

稳定且高效的系统架构设计：拥有全异步的后台架构，进程内微服务架构，无锁架构，无状态服务架构，一致性哈希环，保证系统架构的高效稳定。目前已实现：单管理节点管理上万台物理主机、数十万台云主机；而多个管理节点构建的集群使用一个数据库、一套消息总线可管理十万台物理主机、数百万台云主机、并发处理数万个API。

支撑高并发的API请求：单ZStack管理节点可以轻松处理每秒上万个并发API调用请求。

支持HA的严格要求：在网络或节点失效情况下，业务云主机可自动切换到其它健康节点运行；利用管理节点虚拟化实现了单管理节点的高可用，故障时支持管理节点动态迁移。

3. 弹性（Scalable）

支撑规模无限制：单管理节点可管理从一台到上万台物理主机，数十万台云主机。

全API交付：ZStack提供了全套IaaS API，用户可使用这些APIs完成全新跨地域的可用区域搭建、网络配置变更、以及物理服务器的升级。

资源可按需调配：云主机和云存储等重要资源可根据用户需求进行扩缩容。ZStack不仅支持对云主机的CPU、内存等资源进行在线更改，还可对云主机的网络带宽、磁盘带宽等资源进行动态调整。

4. 智能（Smart）

自动化运维管理：在ZStack环境里，一切由APIs来管理。ZStack利用Ansible库实现全自动部署和升级，自动探测和重连，在网络抖动或物理主机重启后能自动回连各节点。其中定时任务支持定时开关云主机以及定时对云主机快照等轮询操作。

在线无缝升级：5分钟一键无缝升级，用户只需升级管控节点。计算节点、存储节点、网络节点在管控软件启动后自动升级。

智能化的UI交互界面：实时的资源计算，避免用户误操作。

实时的全局监控：实时掌握整个云平台当前系统资源的消耗情况，通过实时监控，智能化调配，从而节省IT的软硬件资源。

2. 构建深度学习平台

2.1 组建部署介绍

TensorFlow

是一个开放源代码软件库，用于进行高性能数值计算。借助其灵活的架构，用户可以轻松地将计算工作部署到多种平台（CPU、GPU、TPU）和设备（桌面设备、服务器集群、移动设备、边缘设备等）。TensorFlow最初是由 Google Brain 团队中的研究人员和工程师开发的，可为机器学习和深度学习提供强力支持，并且其灵活的数值计算核心广泛应用于许多其他科学领域。

cuDNN

NVIDIA CUDA深层神经网络库（cuDNN）是一种用于深层神经网络的GPU加速库原始图形。cuDNN为标准例程提供了高度调优的实现，如前向和后向卷积、池化、归一化和激活层。cuDNN是NVIDIA深度学习SDK的一部分。

TensorBoard

是一个可视化工具，能够有效地展示Tensorflow在运行过程中的计算图、各种指标随着时间的变化趋势以及训练中使用到的数据信息。

Jupyter

Jupyter是一个交互式的笔记本，可以很方便地创建和共享文学化程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和 markdown。一般用与做数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等。

2.2 云平台环境准备

环境介绍

本次使用如下配置构建深度学习平台：

本次使用一台普通PC机部署ZStack云平台，使用云平台中GPU透传功能将一块NVIDIA QuadroP2000显卡透传给一个CentOS7.4虚拟机，进行平台的构建。

ZStack云平台部署步骤详情参考官方文档：https://www.zstack.io/help/product_manuals/user_guide/3.html#c3

2.2.1 创建云主机

选择“云资源池”->点击“云主机”->点击“创建云主机按钮”打开云主机创建页面；

创建云主机的步骤：

1、选择添加方式； 平台支持创建单个云主机和创建多个云主机，根据需求进行选择。

2、设置云主机名称；在设置名称时建议以业务系统名称进行命名，方便管理运维。

3、选择计算规格；根据定义的计算规格结合业务需求选择适合的计算规格。

4、选择镜像模板；根据业务需求选择相应的镜像模板。

5、选择三层网络；在新版本中平台三层网络同时支持IPv4和IPv6，请根据自身业务需求进行选择；同时也可以在创建云主机过程中设置网卡属性。

6、确认配置无误后点击“确定”开始创建。

2.2.2 透传GPU操作

点击 云主机名称 -> 点击配置信息；

找到GPU设备标签，点击 操作->选择加载，然后选择相应的GPU设备给云主机直接使用。

3. 开始部署

3.1 运行环境准备

安装pip

# curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py

# python get-pip.py

# pip --version

pip 18.1 from /usr/lib/python2.7/site-packages/pip (python 2.7)

# python --version

Python 2.7.5

安装GCC G++

# yum install gcc gcc-c++

# gcc --version

gcc (GCC) 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-36)

安装一些需要的包

#yum -y install zlib*

#yum install openssl-devel -y

#yum install sqlite* -y

升级CentOS默认Python2.7.5版本到3.6.5

下载Python源码包

# wget -c https://www.python.org/ftp/python/3.6.5/Python-3.6.5.tgz

解压源码包

# tar -zvxf Python-3.6.5.tgz

进入源码目录

# cd Python-3.6.5/

# ./configure --with-ssl

编译并安装

# make && make install

查看一下新安装的python3的文件位置

# ll /usr/local/bin/python*

设置python默认版本号为3.x

# mv /usr/bin/python /usr/bin/python.bak

# ln -s /usr/local/bin/python3 /usr/bin/python

查看一下2.x版本的文件位置

# ll /usr/bin/python*

为使yum命令正常使用，需要将其配置的python依然指向2.x版本

# vim /usr/bin/yum

#vim /usr/libexec/urlgrabber-ext-down

将上面两个文件的头部文件修改为老版本即可

!/usr/bin/python --> !/usr/bin/python2.7

安装python-dev、python-pip

# yum install python-dev python-pip -y

禁用自带Nouveau驱动

Nouveau使用

# lsmod | grep nouveau

nouveau 1662531 0

mxm_wmi 13021 1 nouveau

wmi 19086 2 mxm_wmi,nouveau

video 24538 1 nouveau

i2c_algo_bit 13413 1 nouveau

drm_kms_helper 176920 2 qxl,nouveau

ttm 99555 2 qxl,nouveau

drm 397988 5 qxl,ttm,drm_kms_helper,nouveau

i2c_core 63151 5 drm,i2c_piix4,drm_kms_helper,i2c_algo_bit,nouveau

#vim /usr/lib/modprobe.d/dist-blacklist.conf

# nouveau

blacklist nouveau

options nouveau modeset=0

:wq保存退出

# mv /boot/initramfs-$(uname -r).img /boot/initramfs-$(uname -r).img.bak备份引导镜像

# dracut /boot/initramfs-$(uname -r).img $(uname -r)重建引导镜像

# reboot

#lsmod | grep nouveau再次验证禁用是否生效

3.2 安装CUDA

升级内核：

# rpm -import https://www.elrepo.org/RPM-GPG-KEY-elrepo.org

# rpm -Uvh http://www.elrepo.org/elrepo-release-7.0-2.el7.elrepo.noarch.rpm

# yum -y --enablerepo=elrepo-kernel install kernel-ml.x86_64 kernel-ml-devel.x86_64

查看内核版本默认启动顺序：

awk -F\' '$1=="menuentry " ' /etc/grub2.cfg

CentOS Linux (4.20.0-1.el7.elrepo.x86_64) 7 (Core)

CentOS Linux (3.10.0-862.el7.x86_64) 7 (Core)

CentOS Linux (0-rescue-c4581dac5b734c11a1881c8eb10d6b09) 7 (Core)

#vim /etc/default/grub

GRUB_DEFAULT=saved 改为GRUB_0=saved

运行grub2-mkconfig命令来重新创建内核配置

# grub2-mkconfig -o /boot/grub2/grub.cfg

#reboot

# uname -r 重启后验证一下内核版本

4.20.0-1.el7.elrepo.x86_64

CUDA Toolkit安装有两种方式：

Package安装 (RPM and Deb packages)

Runfile安装

这里选择使用Runfile模式进行安装

安装包下载：

https://developer.nvidia.com/compute/cuda/10.0/Prod/local_installers/cuda_10.0.130_410.48_linux

根据自身操作系统进行安装包筛选，并下载。复制下载链接直接用wget -c命令进行下载

# wget -c

https://developer.nvidia.com/compute/cuda/10.0/Prod/local_installers/cuda_10.0.130_410.48_linux

#chmod +x cuda_10.0.130_410.48_linux

#./cuda_10.0.130_410.48_linux

Do you accept the previously read EULA?

accept/decline/quit:accept

Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 410.48?

(y)es/(n)o/(q)uit:y

Install the CUDA 10.0 Toolkit?

(y)es/(n)o/(q)uit:y

Enter Toolkit Location

[ default is /usr/local/cuda-10.0 ]:

Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda?

(y)es/(n)o/(q)uit:y

Install the CUDA 10.0 Samples?

(y)es/(n)o/(q)uit:y

Enter CUDA Samples Location

[ default is /root ]:

配置CUDA运行环境变量：

# vim /etc/profile

# CUDA

export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin$}

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64$}

# source /etc/profile

检查版本

# nvcc --version

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver

Copyright (c) 2005-2018 NVIDIA Corporation

Built on Sat_Aug_25_21:08:01_CDT_2018

Cuda compilation tools, release 10.0, V10.0.130

使用实例验证测试CUDA是否正常：

#cd /root/NVIDIA_CUDA-10.0_Samples/1_Utilities/deviceQuery

# make

"/usr/local/cuda-10.0"/bin/nvcc -ccbin g++ -I../../common/inc -m64 -gencode

arch=compute_30,code=sm_30 -gencode arch=compute_35,code=sm_35 -gencode

arch=compute_37,code=sm_37 -gencode arch=compute_50,code=sm_50 -gencode

arch=compute_52,code=sm_52 -gencodearch=compute_60,code=sm_60 -gencode

arch=compute_61,code=sm_61 -gencode arch=compute_70,code=sm_70 -gencode

arch=compute_75,code=sm_75 -gencode arch=compute_75,code=compute_75 -o deviceQuery.o -c deviceQuery.cpp

"/usr/local/cuda-10.0"/bin/nvcc -ccbin g++ -m64 -gencode

arch=compute_30,code=sm_30 -gencode arch=compute_35,code=sm_35 -gencode

arch=compute_37,code=sm_37 -gencode arch=compute_50,code=sm_50 -gencode

arch=compute_52,code=sm_52 -gencode arch=compute_60,code=sm_60 -gencode

arch=compute_61,code=sm_61 -gencodearch=compute_70,code=sm_70 -gencode

arch=compute_75,code=sm_75 -gencodearch=compute_75,code=compute_75 -o deviceQuery deviceQuery.o

mkdir -p ../../bin/x86_64/linux/release

cp deviceQuery ../../bin/x86_64/linux/release

# cd ../../bin/x86_64/linux/release/

# ./deviceQuery

#./deviceQuery Starting...

CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)

Detected 1 CUDA Capable device(s)

Device 0: "Quadro P2000"

CUDA Driver Version / Runtime Version 10.0 / 10.0

CUDA Capability Major/Minor version number: 6.1

Total amount of global memory: 5059 MBytes (5304745984 bytes)

( 8) Multiprocessors, (128) CUDA Cores/MP: 1024 CUDA Cores

GPU Max Clock rate: 1481 MHz (1.48 GHz)

Memory Clock rate: 3504 Mhz

Memory Bus Width: 160-bit

L2 Cache Size: 1310720 bytes

Maximum Texture Dimension Size (x,y,z) 1D=(131072), 2D=(131072, 65536), 3D=(16384, 16384, 16384)

Maximum Layered 1D Texture Size, (num) layers 1D=(32768), 2048 layers

Maximum Layered 2D Texture Size, (num) layers 2D=(32768, 32768), 2048 layers

Total amount of constant memory: 65536 bytes

Total amount of shared memory per block: 49152 bytes

Total number of registers available per block: 65536

Warp size: 32

Maximum number of threads per multiprocessor: 2048

Maximum number of threads per block: 1024

Max dimension size of a thread block (x,y,z): (1024, 1024, 64)

Max dimension size of a grid size (x,y,z): (2147483647, 65535, 65535)

Maximum memory pitch: 2147483647 bytes

Texture alignment: 512 bytes

Concurrent copy and kernel execution: Yes with 2 copy engine(s)

Run time limit on kernels: No

Integrated GPU sharing Host Memory: No

Support host page-locked memory mapping: Yes

Alignment requirement for Surfaces: Yes

Device has ECC support: Disabled

Device supports Unified Addressing (UVA): Yes

Device supports Compute Preemption: Yes

Supports Cooperative Kernel Launch: Yes

Supports MultiDevice Co-op Kernel Launch: Yes

Device PCI Domain ID / Bus ID / location ID: 0 / 0 / 11

Compute Mode:

deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 10.0, CUDA Runtime Version = 10.0, NumDevs = 1

Result = PASS

Result = PASS且测试过程中无报错，表示测试通过！

3.3 安装 cuDNN

cuDNN的全称为NVIDIA CUDA® Deep Neural Network library，是NVIDIA专门针对深度神经网络（Deep Neural Networks）中的基础操作而设计基于GPU的加速库。cuDNN为深度神经网络中的标准流程提供了高度优化的实现方式。

下载安装包：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

注：下载前需先注册 NVIDIA Developer Program，然后才能下载。

可以根据自身的环境选择相应版本进行下载，这个有身份验证只能浏览器下载然后再上传到云主机中。

安装：

#rpm -ivh libcudnn7-7.4.2.24-1.cuda10.0.x86_64.rpm libcudnn7-devel-7.4.2.24-1.cuda10.0.x86_64.rpm

libcudnn7-doc-7.4.2.24-1.cuda10.0.x86_64.rpm

准备中... ################################# [100%]

正在升级/安装...

1:libcudnn7-7.4.2.24-1.cuda10.0 ################################# [ 33%]

2:libcudnn7-devel-7.4.2.24-1.cuda10################################# [ 67%]

3:libcudnn7-doc-7.4.2.24-1.cuda10.0################################# [100%]

验证cuDNN：

# cp -r /usr/src/cudnn_samples_v7/ $HOME

# cd $HOME/cudnn_samples_v7/mnistCUDNN

# make clean && make

rm -rf *o

rm -rf mnistCUDNN

/usr/local/cuda/bin/nvcc -ccbin g++ -I/usr/local/cuda/include -IFreeImage/include -m64 -gencode arch=compute_30,code=sm_30 -gencode arch=compute_35,code=sm_35 -gencode arch=compute_50,code=sm_50 -gencode arch=compute_53,code=sm_53 -gencode arch=compute_53,code=compute_53 -o fp16_dev.o -c fp16_dev.cu

g++ -I/usr/local/cuda/include -IFreeImage/include -o fp16_emu.o -c fp16_emu.cpp

g++ -I/usr/local/cuda/include -IFreeImage/include -o mnistCUDNN.o -c mnistCUDNN.cpp

/usr/local/cuda/bin/nvcc -ccbin g++ -m64 -gencode arch=compute_30,code=sm_30 -gencode

arch=compute_35,code=sm_35 -gencode arch=compute_50,code=sm_50 -gencode

arch=compute_53,code=sm_53 -gencode arch=compute_53,code=compute_53 -o mnistCUDNN fp16_dev.o

fp16_emu.o mnistCUDNN.o -I/usr/local/cuda/include -IFreeImage/include

-LFreeImage/lib/linux/x86_64 -LFreeImage/lib/linux -lcudart -lcublas -lcudnn -lfreeimage -lstdc++ -lm

# ./mnistCUDNN

cudnnGetVersion() : 7402 , CUDNN_VERSION from cudnn.h : 7402 (7.4.2)

Host compiler version : GCC 4.8.5

There are 1 CUDA capable devices on your machine :

device 0 : sms 8 Capabilities 6.1, SmClock 1480.5 Mhz, MemSize (Mb) 5059, MemClock 3504.0 Mhz, Ecc=0, boardGroupID=0

Using device 0

Testing single precision

Loading image data/one_28x28.pgm

Performing forward propagation ...

Testing cudnnGetConvolutionForwardAlgorithm ...

Fastest algorithm is Algo 1

Testing cudnnFindConvolutionForwardAlgorithm ...

^^^^ CUDNN_STATUS_SUCCESS for Algo 0: 0.036864 time requiring 0 memory

^^^^ CUDNN_STATUS_SUCCESS for Algo 1: 0.044032 time requiring 3464 memory

^^^^ CUDNN_STATUS_SUCCESS for Algo 2: 0.053248 time requiring 57600 memory

^^^^ CUDNN_STATUS_SUCCESS for Algo 4: 0.116544 time requiring 207360 memory

^^^^ CUDNN_STATUS_SUCCESS for Algo 7: 0.181248 time requiring 2057744 memory

Resulting weights from Softmax:

0.0000000 0.9999399 0.0000000 0.0000000 0.0000561 0.0000000 0.0000012 0.0000017 0.0000010 0.0000000

Loading image data/three_28x28.pgm

Performing forward propagation ...

Resulting weights from Softmax:

0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.9999288 0.0000000 0.0000711 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000

Loading image data/five_28x28.pgm

Performing forward propagation ...

Resulting weights from Softmax:

0.0000000 0.0000008 0.0000000 0.0000002 0.0000000 0.9999820 0.0000154 0.0000000 0.0000012 0.0000006

Result of classification: 1 3 5

Test passed!

Testing half precision (math in single precision)

Loading image data/one_28x28.pgm

Performing forward propagation ...

Testing cudnnGetConvolutionForwardAlgorithm ...

Fastest algorithm is Algo 1

Testing cudnnFindConvolutionForwardAlgorithm ...

^^^^ CUDNN_STATUS_SUCCESS for Algo 0: 0.032896 time requiring 0 memory

^^^^ CUDNN_STATUS_SUCCESS for Algo 1: 0.036448 time requiring 3464 memory

^^^^ CUDNN_STATUS_SUCCESS for Algo 2: 0.044000 time requiring 28800 memory

^^^^ CUDNN_STATUS_SUCCESS for Algo 4: 0.115488 time requiring 207360 memory

^^^^ CUDNN_STATUS_SUCCESS for Algo 7: 0.180224 time requiring 2057744 memory

Resulting weights from Softmax:

0.0000001 1.0000000 0.0000001 0.0000000 0.0000563 0.0000001 0.0000012 0.0000017 0.0000010 0.0000001

Loading image data/three_28x28.pgm

Performing forward propagation ...

Resulting weights from Softmax:

0.0000000 0.0000000 0.0000000 1.0000000 0.0000000 0.0000714 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000

Loading image data/five_28x28.pgm

Performing forward propagation ...

Resulting weights from Softmax:

0.0000000 0.0000008 0.0000000 0.0000002 0.0000000 1.0000000 0.0000154 0.0000000 0.0000012 0.0000006

Result of classification: 1 3 5

Test passed!

Test passed!且测试过程中无报错，表示测试通过！

3.4 安装 TensorFlow

# pip3 install --upgrade setuptools==30.1.0

# pip3 install tf-nightly-gpu

验证测试：

在 Python 交互式 shell 中输入以下几行简短的程序代码：

# python

import tensorflow as tf

hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')

sess = tf.Session()

print(sess.run(hello))

如果系统输出以下内容，就说明您可以开始编写 TensorFlow 程序了：

Hello, TensorFlow!

同时使用nvidia-smi命令可以看到当前显卡的处理任务。

3.5 安装 TensorBoard 可视化工具

3.6 安装 Jupyter

Jupyter是一个交互式的笔记本，可以很方便地创建和共享文学化程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和 markdown。一般用与做数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等。

安装：

# sudo pip3 install jupyter

生成配置文件：

# jupyter notebook --generate-config

Writing default config to: /root/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

生成Jupyter密码：

# python

Python 3.6.5 (default, Jan 15 2019, 02:51:51)

[GCC 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-36)] on linux

Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

>>> from notebook.auth import passwd;

>>> passwd()

Enter password:

Verify password:

'sha1:6067bcf7350b:8407670bb3f94487c9404ed3c20c1ebf7ddee32e'

>>>

将生成的hash串写入Jupyter配置文件：

# vim /root/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

启动服务

# jupyter notebook --allow-root --ip='192.168.66.11'

浏览器登陆

输入密码后登陆：即可正常访问

执行测试任务：

运行TensorFlow Demo示例

Jupyter中新建 HelloWorld 示例，代码如下：

import tensorflow as tf

# Simple hello world using TensorFlow

# Create a Constant op

# The op is added as a node to the default graph.

#

# The value returned by the constructor represents the output

# of the Constant op.

hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')

# Start tf session

sess = tf.Session()

# Run the op

print(sess.run(hello))

4. 总结

通过使用ZStack云平台可以快速构建深度学习平台，云平台自身无需太多的复杂配置，在安装各种驱动及深度学习组件时也与物理机无异。安装好驱动后进行性能测试发现与同配置物理逻辑性能相当，GPU部分没有任何性能损失。

当上述软件环境都准备完成以后，可配置多块GPU并从模板创建多个云主机一一透传，结合ZStack本身的多租户属性，可使得多人在同一套环境中互不影响进行开发或者运行应用程序，从而成为一个真正的深度学习“云”平台。