Device 插件

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Device 插件

Kubernetes v1.8 開始增加了 Alpha 版的 Device 插件，用來支持 GPU、FPGA、高性能 NIC、InfiniBand 等各種設備。這樣，設備廠商只需要根據 Device Plugin 的接口實現一個特定設備的插件，而不需要修改 Kubernetes 核心代碼。

在 v1.10 中該特性升級爲 Beta 版本。

Device 插件原理

使用 Device 插件之前，首先要開啓 DevicePlugins 功能，即配置 --feature-gates=DevicePlugins=true（默認是關閉的）。

Device 插件實際上是一個，需要實現 ListAndWatch() 和 Allocate() 等方法，並監聽 gRPC Server 的 Unix Socket 在 /var/lib/kubelet/device-plugins/ 目錄中，如 /var/lib/kubelet/device-plugins/nvidiaGPU.sock。在實現 Device 插件時需要注意

插件啓動時，需要通過 /var/lib/kubelet/device-plugins/kubelet.sock 向 Kubelet 註冊，同時提供插件的 Unix Socket 名稱、API 的版本號和插件名稱（格式爲 vendor-domain/resource，如 nvidia.com/gpu）。Kubelet 會將這些設備暴露到 Node 狀態中，方便後續調度器使用
插件啓動後向 Kubelet 發送插件列表、按需分配設備並持續監控設備的實時狀態
插件啓動後要持續監控 Kubelet 的狀態，並在 Kubelet 重啓後重新註冊自己。比如，Kubelet 剛啓動後會清空 /var/lib/kubelet/device-plugins/ 目錄，所以插件作者可以監控自己監聽的 unix socket 是否被刪除了，並根據此事件重新註冊自己

Device 插件一般推薦使用 DaemonSet 的方式部署，並將 /var/lib/kubelet/device-plugins 以 Volume 的形式掛載到容器中。當然，也可以手動運行的方式來部署，但這樣就沒有失敗自動恢復的功能了。

NVIDIA GPU 插件

編譯

git clone https://github.com/NVIDIA/k8s-device-plugin
cd k8s-device-plugin
docker build -t nvidia-device-plugin:1.0.0 .

部署

kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/k8s-device-plugin/master/nvidia-device-plugin.yml

創建 Pod 時請求 GPU 資源

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod1
spec:
  restartPolicy: OnFailure
  containers:
  - image: nvidia/cuda
    name: pod1-ctr
    command: ["sleep"]
    args: ["100000"]

    resources:
      limits:
        nvidia.com/gpu: 1

# Configure repository
curl -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | \
sudo apt-key add -
sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list <<< \
"deb https://nvidia.github.io/libnvidia-container/ubuntu16.04/amd64 /
deb https://nvidia.github.io/nvidia-container-runtime/ubuntu16.04/amd64 /
deb https://nvidia.github.io/nvidia-docker/ubuntu16.04/amd64 /"
sudo apt-get update

# Install nvidia-docker 2.0
sudo apt-get install nvidia-docker2
sudo pkill -SIGHUP dockerd

# Check installation
docker run --runtime=nvidia --rm nvidia/cuda nvidia-smi

GCP GPU 插件

參考文檔

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