这篇文章将为大家详细讲解有关基于Kubernetes的GPU类型调度实现是怎样的，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。
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现如今，随着企业纷纷在机器学习和深度学习上加大投入，他们开始发现从头构建一个 AI 系统并非易事。
以深度学习为例。对于深度学习来说，算力是一切的根本。为了用海量数据训练性能更好的模型、加速整个流程，企业的 IT 系统需要具备快速、高效调用管理大规模 GPU 资源的能力。同时，由于算力资源十分昂贵，出于成本控制，企业也需要通过分布式训练等方式最大化 GPU 资源利用率。
面对这类新要求，基于 Kubernetes 的云原生技术为人工智能提供了一种新的工作模式。凭借其特性，Kubernetes 可以无缝将模型训练、inference 和部署扩展到多云 GPU 集群，允许数据科学家跨集群节点自动化多个 GPU 加速应用程序容器的部署、维护、调度和操作。
在 1.6 版本和 1.9 版本中，Kubernetes 先后提供了对 NVIDIA GPU、AMD GPU 容器集群管理调度的支持，进一步提高了对 GPU 等扩展资源进行统一管理和调度的能力。
但是，Kubernetes 作为新一代 AI 开发基础也存在缺陷。为训练任务分配算力资源时，它通常是随机分配容器所在节点的 GPU，而不能指定使用某类 GPU 类型。
虽然这对大部分深度学习模型训练场景来说已经足够了，但如果数据科学家希望能更灵活地使用更高性能的或某一类型的 GPU，Kubernetes 的能力就有些捉襟见肘了。
如何基于 Kubernetes 灵活实现 GPU 类型的调度。
问题：原生 Kubernetes 如何让 Pod 使用指定类型的 GPU？
假设集群中有两个节点有 GPU：节点 A 上有两个 Tesla K80，节点 B 上有两个 Tesla P100。Kubernetes 可以通过 Node Label 和 Node Selector，把 Pod 调度到合适的节点上，具体如下。
先给 Node 打上特定的 Label：
# Label your nodes with the accelerator type they have. $ kubectl label nodes node-a accelerator=nvidia-tesla-k80 $ kubectl label nodes node-b accelerator=nvidia-tesla-p100
此时节点 A 如下：
$ kubectl describe node node-a Name: node-a Roles:Labels: ... beta.kubernetes.io/arch=amd64 beta.kubernetes.io/os=linux kubernetes.io/hostname=node-a accelerator=nvidia-tesla-k80 Annotations: kubeadm.alpha.kubernetes.io/cri-socket: /var/run/dockershim.sock ......
当 Pod 想使用 NVIDIA Tesla K80 GPU 时，可以通过下面的方式：
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: cuda-vector-add spec: containers: - name: cuda-vector-add image: "k8s.gcr.io/cuda-vector-add:v0.1" resources: limits: nvidia.com/gpu: 1 nodeSelector: accelerator: nvidia-tesla-k80
上述做法貌似解决了问题，但它其实治标不治本。
试想一下，如果用户集群在同一个节点上挂载了多种 GPU，我们该如何实现筛选？如果用户在同一个节点挂载了多个显存不同的 NVIDIA Tesla K80，而且想使用大于 10GiB 显存的 GPU，我们又该怎么办？
Kubernetes 的 Node Label 和 Node Selector 是没法解决这些问题的。
在上游社区，很多开发者也经常围绕此类问题展开讨论，但一直没有实际可用的方案落地。尽管如此，社区还是提供了不少精彩见解，比如下面就是社区中讨论最多的一个方案，我们的方案也借鉴了其中的部分设计。
新增 ResourceClass API，用来匹配集群中的扩展资源，具体用法见下文介绍；
修改 Node API，在 NodeStatus 中增加字段描述扩展资源：
type NodeStatus struct {
…
ComputeResources []ComputeResource
}
type ComputeResource struct {
// unique and deterministically generated. “resourceName-propertyHash” naming convention,
// where propertyHash is generated by calculating a hash over all resource properties
Name string
// raw resource name. E.g.: nvidia.com/nvidia-gpu
ResourceName string
// resource metadata received from device plugin.
// e.g., gpuType: k80, zone: us-west1-b
Properties map[string]string
// list of deviceIds received from device plugin.
// e.g., ["nvidia0", "nvidia1"]
Devices []string
// similar to the above but only contains allocatable devices.
AllocatableDevices []string
}扩展资源通过 Device Plugin API 向 Kubelet 组件注册其信息，随后 Kubelet 组件可以通过接收到的扩展资源信息更新节点状态，即上一步中的 ComputeResources 字段；
调度器根据 ResourceClass 的定义过滤选择合适的节点。调度器监听 NodeStatus.ComputeResources 的变化并缓存节点上 ComputeResource 的分配信息，以便 ResourceClass 匹配合适的节点。
相比 Node Label 和 Node Selector，社区的方案更成熟。但不难看出，这个方案虽然可以修改 Kubernetes 核心代码和核心 API，但作为一个倍受关注的技术问题的解决方案，它的进度非常缓慢，一直没有得出更进一步的结论。
为了尽快实现在 Pod 使用指定类型的 GPU，并把它集成到 Caicloud Compass 中，我们在上游社区方案的基础上提出了一种全新方案。
它充分利用了 Kubernetes 的扩展性和插件机制，并遵循最小侵入和方便移植的设计原则。但是，出于简化用户使用和降低开发维护难度等原因，它还是修改了 Kubelet 和 Scheduler 组件。
同时，由于我们采用了多调度器的实现方式，所以方案中对于 Scheduler 组件的修改不影响现有集群和之后的版本升级，而 Kubelet 组件采用了向后兼容式修改，不影响已经在集群中运行的应用。
该方案不仅支持 GPU 资源，还支持包括 Infiniband、FPGAs 等扩展资源，它依赖以下现有 Kubernetes 工作机制：
Scheduler Extender 机制
Device Plugin 机制
API Server 扩展机制（CRD）
Admission 扩展机制（ResourceQuota）
在 1.6 版本中，Kubernetes 可以通过 ThirdPartyResource(TPR) 创建自定义资源，但在 1.7 版本中，它推出了 TPR 的替代方法： CustomResourceDefinition(CRD)。
CRD 允许自定义一个资源类型，因此开发人员不再需要修改 Kubernetes 核心 API 或通过 API server aggregation 增加新资源，开发和维护难度大大降低。
在我们的方案中，我们通过 CRD 定义了两种资源：ExtendedResource 和 ResourceClass。ExtendedResource 描述了一种扩展资源，比如 NVIDIA GPU；ResourceClass 则定义了容器选择哪种扩展资源，它的使用方式和 Kubernetes 中的 Extended Resource（详见参考文献）类似，用户可以直接在容器中指定，就像使用 CPU 和 Memory 一样。
下面是才云方案的基本架构图：
核心模块一：Scheduler Extender。Scheduler Extender 利用 Scheduler 组件的扩展性，负责调度容器中使用了 ResourceClass 资源对象的 Pod。它通过查询 ResourceClass 对象的定义过滤选择节点上的 ExtendedResource 资源，从而找到合适的节点并绑定，并将合适的 ExtendedResource 写到 Pod Annotation 中，供 Kubelet 组件使用。由于 Scheduler Extender 的扩展机制是通过 HTTP 的方式实现的，为了不影响集群的默认调度器性能，通过多调度器的方式为仅需要使用扩展资源的 Pod 提供调度，并且这种方式具有可移植性。
核心模块二：Nvidia Device Plugin。此组件仅针对 NVIDIA GPU 扩展资源，除了负责与 Kubelet 组件通信，它还负责创建和维护 ExtendedResource 资源对象。
那么，当同一节点上有多种不同类型的 GPU 时，这个方案是如何解决类型指定的呢？
我们假设有节点 A 上有两张 GPU，一张是 NVIDIA Tesla K80，另一张是 NVIDIA Tesla P100。那么这个节点上的 NVIDIA Device Plugin 会创建两个 ExtendedResource 资源对象，分别描述这两张卡的基本属性，如型号、显存、频率等。同时，它也会向 Kubelet 注册，把 A 节点上有两张 GPU 告知节点上的 Kubelet。
这时，如果用户想创建一个使用 K80 这张 GPU 的应用，他只需要创建一个 ResourceClass 资源，在 ResourceClass 中声明使用型号为 NVIDIA Tesla K80 的 GPU（比如通过 Selector 的方式声明），然后在容器中使用这个 ResourceClass 资源。
kind: ResourceClass metadata: name: nvidia.tesla.k80 spec: selector: matchLabels: model: "NVIDIA Tesla K80" kind: Pod metadata: name: example-pod spec: containers: - name: example-container resources: limits: nvidia.tesla.k80: 1
Kubernetes 默认调度器在经过一系列筛选过滤后，会调用 Scheduler Extender 的 Filter 方法，并将需要调度的 Pod 和过滤后的 NodeList 传递给 Filter，实现 ResourceClass 查找满足需求的 ExtendedResource，从而找到合适的节点；
当调度器找到合适的节点后，调用 Scheduler Extender 的 Bind 方法，将 Pod 和 Node 绑定，并将合适的 ExtendedResource 资源对象写到 Pod Annotation 中，供 Kubelet 组件使用。
当 Pod 和 Node 绑定后，节点上的 Kubelet 组件则开始创建容器，并通过 Pod Annotation 获取容器需要使用哪块 GPU 的信息，然后通过 Device Plugin API 调用 NVIDIA Device Plugin 的 Allocate 方法。
Allocate 方法参数是容器使用的 GPU DeviceID，它通过 DeviceID 查询 GPU 的信息作为环境变量，返回给 Kubelet 用以真正创建 Pod。
从上述流程中可以看出，当我们想使用特定类型的 GPU 或者某一类 GPU 时，我们只需声明该类型的 ResourceClass 资源对象，比如：
kind: ResourceClass metadata: name: nvidia.high.mem spec: selector: - matchExpressions: - key: "memory" operator: "Gt" values: - "10GiB"
更进一步，我们可以通过实现一个 Controller 监听集群中的 ExtendedResource 资源，自动为一种类型的 ExtendedResource 创建一个 ResourceClass 对象，为用户提供一些默认规则的 ResourceClass 资源对象。
在实际生产集群环境中，我们不仅需要满足不同应用对资源的使用，更是要做到不同应用对资源使用的限制，以及对不同的 namespace 分配不同的资源。而在 Kubernetes 中，我们一般会通过 ResourceQuota 资源对象来限制不同 namespace 的资源，例如：
kind: ResourceQuota metadata: name: example-quota namespace: system spec: hard: cpu: "10" memory: 20Gi nvidia.com/gpu: "5"
从上面的 ResourceQuota 定义里，我们可以看到 default 命名空间可以使用 5 块 NVIDIA GPU，但它并不限制具体该使用哪种类型的 GPU。
那么，我们该如何实现对 GPU 类型的限制呢？
首先，GPU 这类扩展资源使用是标量，所以我们对标量资源的限制只能做到整数个数的限制。
其次，从上述方案中，我们知道一种 ResourceClass 代表了一种类型的扩展资源，因此对扩展资源的限制其实就是对 ResourceClass 的限制。
这样理解之后，问题就很简单明了了。下面直接给出相应的 ResourceQuota：
kind: ResourceQuota metadata: name: example-quota namespace: system spec: hard: cpu: "10" memory: 20Gi nvidia.tesla.k80: "5"
除了 GPU 类型调度，这个方案其实也可以解决 GPU 共享问题。这同样是上游社区的一个热门讨论话题。
ExtendedResource 资源中包含着 GPU 的频率、显存等信息，当多个容器想使用同一块 GPU 时，我们可以定义一个 ResourceClass 资源对象，在 ResourceClass 中声明使用多少显存（这里共享的是显存）。这样，应用部署时，我们只要在容器中声明使用该 ResourceClass 资源即可，之后 Scheduler Extender 会过滤符合条件的 ExtendedResource 对象，绑定到合适的节点上。
如果要实现资源共享，我们可能需要在 ExtendedResource 中记录显存的用量情况，供调度参考。当然，这里没有考虑到资源的隔离和限制的问题，这需要单独实现和更进一步的讨论。
关于基于Kubernetes的GPU类型调度实现是怎样的就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。