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场景描述
假设你需要在 Kubernetes/Docker 容器中运行一个 GPU 加速的深度学习推理任务,并希望使用 NVIDIA vGPU 技术将物理 GPU 资源动态分配给多个容器。以下是关键步骤:
1. 环境准备
- 物理机要求:
- 安装 NVIDIA GRID 驱动的 GPU(如 Tesla T4/Tesla V100 等)
- 激活 NVIDIA vGPU 许可证(需企业版 GRID 授权)
- 安装 NVIDIA Container Toolkit 以支持容器访问 GPU
- vGPU 配置(示例):
- bash
# 在宿主机上,将物理 GPU 划分为 vGPU # 假设将 GPU 0 划分为 4 个 1GB 显存的 vGPU nvidia-smi vgpu -i 0 -c 4 -g 1
2. 容器配置(Dockerfile)
构建支持 vGPU 的容器镜像:
dockerfile
# 使用 NVIDIA CUDA 基础镜像
FROM nvidia/cuda:11.8.0-base-ubuntu22.04
# 安装 Python 和深度学习库
RUN apt-get update && apt-get install -y python3 python3-pip
RUN pip3 install torch torchvision
# 确保容器内的 NVIDIA 驱动兼容性
ENV NVIDIA_VISIBLE_DEVICES all
ENV NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES compute,utility
3. 运行容器时分配 vGPU
通过环境变量指定容器使用的 vGPU 资源:
bash
# 启动容器,分配 vGPU 实例(假设使用 vGPU 0 和 1)
docker run --gpus '"device=0,1"' --rm -it my-vgpu-image
4. Python 代码示例
在容器内运行的 Python 脚本(inference.py),检查 vGPU 并执行计算:
python
import torch
def check_vgpu():
if torch.cuda.is_available():
device_count = torch.cuda.device_count()
print(f"可用 vGPU 数量: {device_count}")
for i in range(device_count):
print(f"vGPU {i}: {torch.cuda.get_device_name(i)}")
else:
print("未检测到 vGPU")
def run_inference():
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
x = torch.randn(1024, 1024).to(device)
y = torch.randn(1024, 1024).to(device)
z = torch.matmul(x, y)
print(f"矩阵乘法结果(部分): {z[0][0:5]}")
if __name__ == "__main__":
check_vgpu()
run_inference()
5. 验证 vGPU 使用情况
在容器内执行脚本:
bash
python3 inference.py
预期输出:
可用 vGPU 数量: 2
vGPU 0: Tesla T4 (GRID vGPU)
vGPU 1: Tesla T4 (GRID vGPU)
矩阵乘法结果(部分): tensor([ 12.3456, -5.4321, 3.1415, ...], device='cuda:0')
6. 高级用例:动态 vGPU 资源管理
在 Kubernetes 中通过 Device Plugins 和 Resource Limits 分配 vGPU:
yaml
# Kubernetes Pod 定义
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: vgpu-pod
spec:
containers:
- name: inference-container
image: my-vgpu-image
command: ["python3", "/app/inference.py"]
resources:
limits:
nvidia.com/gpu: 2 # 请求 2 个 vGPU 实例
关键注意事项
- 许可证配置:
- 确保宿主机上的 GRID 许可证服务器正常运行,vGPU 功能需要持续验证许可证。
- vGPU 类型选择:
- 根据任务需求选择计算型(如 vComputeServer)或图形型(如 vApps)vGPU 配置文件。
- 监控工具:
- 使用 nvidia-smi 或 nvidia-smi vgpu 在宿主机上监控 vGPU 状态:
- bash
- 复制
- nvidia-smi vgpu -q
通过上述步骤,你可以在容器化环境中高效利用 NVIDIA GRID vGPU 资源,适用于 AI 推理、图形渲染等场景。
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