Preparar a infraestrutura do GKE para cargas de trabalho do DRA

Este documento explica como configurar manualmente sua infraestrutura do Google Kubernetes Engine (GKE) para oferecer suporte à alocação dinâmica de recursos (DRA). As etapas de configuração incluem a criação de pools de nós que usam GPUs e a instalação de drivers de DRA.

Este documento é destinado a administradores de plataformas que querem criar infraestrutura com dispositivos de hardware especializados que os operadores de aplicativos podem reivindicar em cargas de trabalho.

Limitações

Considere as seguintes limitações:

Antes de começar

Antes de começar, verifique se você realizou as tarefas a seguir:

  • Ativar a API Google Kubernetes Engine.
    • Ativar a API Google Kubernetes Engine
  • Se você quiser usar a Google Cloud CLI para essa tarefa, instale e, em seguida, inicialize a CLI gcloud. Se você instalou a CLI gcloud anteriormente, instale a versão mais recente executando o comando gcloud components update. Talvez as versões anteriores da CLI gcloud não sejam compatíveis com a execução dos comandos neste documento.

  • Tenha um cluster GKE Standard que execute a versão 1.35 ou mais recente. Também é possível criar um cluster regional.

  • Instale o Helm. Se você usa o Cloud Shell, o Helm já está instalado.

Criar um pool de nós do GKE com GPUs

Esta seção mostra como criar um pool de nós de GPU e instalar os drivers de DRA correspondentes. As etapas desta seção se aplicam apenas a pools de nós criados manualmente. Para criar um pool de nós de GPU que ofereça suporte à DRA, faça o seguinte:

  • Desative a instalação automática do driver de GPU: especifique a gpu-driver-version=disabled opção na flag --accelerator.
  • Desative o plug-in do dispositivo de GPU: adicione o gke-no-default-nvidia-gpu-device-plugin=true identificador de nó ao pool de nós.
  • Execute o DaemonSet do driver de DRA: adicione o nvidia.com/gpu.present=true identificador de nó ao pool de nós.
  • Configure o escalonamento automático: para usar o escalonador automático de cluster no pool de nós, adicione o identificador de nó cloud.google.com/gke-nvidia-gpu-dra-driver=true ao pool de nós. O escalonador automático de cluster usa esse identificador de nó para identificar os nós que executam o driver de DRA para GPUs.

Para criar e configurar pools de nós de GPU, siga estas etapas:

  1. Crie um pool de nós de GPU. Os comandos de exemplo a seguir criam pools de nós com configurações diferentes:

    • Crie um pool de nós com uma instância g2-standard-24 que tenha duas GPUs L4:

      gcloud container node-pools create NODEPOOL_NAME \
    --cluster=CLUSTER_NAME \
    --location=CONTROL_PLANE_LOCATION \
    --node-locations=NODE_LOCATION1,NODE_LOCATION2,... \
    --machine-type="g2-standard-24" \
    --accelerator="type=nvidia-l4,count=2,gpu-driver-version=disabled" \
    --num-nodes="1" \
    --node-labels=gke-no-default-nvidia-gpu-device-plugin=true,nvidia.com/gpu.present=true

      Substitua:

      • NODEPOOL_NAME: um nome para o pool de nós.
      • CLUSTER_NAME: o nome do cluster.
      • CONTROL_PLANE_LOCATION: a região ou zona de o plano de controle do cluster, como us-central1 ou us-central1-a.
      • NODE_LOCATION1,NODE_LOCATION2,...: uma lista separada por vírgulas de zonas, na mesma região do plano de controle, para criar nós. Escolha zonas que tenham disponibilidade de GPU.

    • Crie um pool de nós com escalonamento automático com instâncias a2-ultragpu-1g que tenham uma GPU NVIDIA A100 (80 GB) em cada instância:

      gcloud container node-pools create NODEPOOL_NAME \
    --cluster=CLUSTER_NAME \
    --location=CONTROL_PLANE_LOCATION \
    --node-locations=NODE_LOCATION1,NODE_LOCATION2,... \
    --enable-autoscaling \
    --max-nodes=5 \
    --machine-type="a2-ultragpu-1g" \
    --accelerator="type=nvidia-a100-80gb,count=1,gpu-driver-version=disabled" \
    --num-nodes="1" \
    --node-labels=gke-no-default-nvidia-gpu-device-plugin=true,nvidia.com/gpu.present=true,cloud.google.com/gke-nvidia-gpu-dra-driver=true

  2. Instale manualmente os drivers de GPU NVIDIA.

  3. Instale os drivers de DRA.

Instalar drivers de DRA

  1. Extraia e atualize o gráfico do Helm que contém o driver de DRA da NVIDIA:

    helm repo add nvidia https://helm.ngc.nvidia.com/nvidia \
    && helm repo update

  2. Instale o driver de GPU DRA da NVIDIA com a versão 25.8.0 ou mais recente:

    helm install nvidia-dra-driver-gpu nvidia/nvidia-dra-driver-gpu \
    --version="25.8.0" --create-namespace --namespace=nvidia-dra-driver-gpu \
    --set nvidiaDriverRoot="/home/kubernetes/bin/nvidia/" \
    --set gpuResourcesEnabledOverride=true \
    --set resources.computeDomains.enabled=false \
    --set kubeletPlugin.priorityClassName="" \
    --set 'kubeletPlugin.tolerations[0].key=nvidia.com/gpu' \
    --set 'kubeletPlugin.tolerations[0].operator=Exists' \
    --set 'kubeletPlugin.tolerations[0].effect=NoSchedule'

    Para nós do Ubuntu, especifique o caminho do diretório "/opt/nvidia" na --set nvidiaDriverRoot flag.

Verificar se a infraestrutura está pronta para a DRA

  1. Verifique se os pods do driver de DRA estão em execução:

    kubectl get pods -n nvidia-dra-driver-gpu

    O resultado será assim:

    NAME                                         READY   STATUS    RESTARTS   AGE
nvidia-dra-driver-gpu-kubelet-plugin-52cdm   1/1     Running   0          46s

  2. Confirme se o ResourceSlice lista os dispositivos de hardware que você adicionou:

    kubectl get resourceslices -o yaml

    O resultado será assim:

    apiVersion: v1
items:
- apiVersion: resource.k8s.io/v1
  kind: ResourceSlice
  metadata:
  # Multiple lines are omitted here.
  spec:
    devices:
    - attributes:
        architecture:
          string: Ada Lovelace
        brand:
          string: Nvidia
        cudaComputeCapability:
          version: 8.9.0
        cudaDriverVersion:
          version: 13.0.0
        driverVersion:
          version: 580.65.6
        index:
          int: 0
        minor:
          int: 0
        pcieBusID:
          string: "0000:00:03.0"
        productName:
          string: NVIDIA L4
        resource.kubernetes.io/pcieRoot:
          string: pci0000:00
        type:
          string: gpu
        uuid:
          string: GPU-ccc19e5e-e3cd-f911-65c8-89bcef084e3f
      capacity:
        memory:
          value: 23034Mi
      name: gpu-0
    - attributes:
        architecture:
          string: Ada Lovelace
        brand:
          string: Nvidia
        cudaComputeCapability:
          version: 8.9.0
        cudaDriverVersion:
          version: 13.0.0
        driverVersion:
          version: 580.65.6
        index:
          int: 1
        minor:
          int: 1
        pcieBusID:
          string: "0000:00:04.0"
        productName:
          string: NVIDIA L4
        resource.kubernetes.io/pcieRoot:
          string: pci0000:00
        type:
          string: gpu
        uuid:
          string: GPU-f783198d-42f9-7cef-9ea1-bb10578df978
      capacity:
        memory:
          value: 23034Mi
      name: gpu-1
    driver: gpu.nvidia.com
    nodeName: gke-cluster-1-dra-gpu-pool-b56c4961-7vnm
    pool:
      generation: 1
      name: gke-cluster-1-dra-gpu-pool-b56c4961-7vnm
      resourceSliceCount: 1
kind: List
metadata:
  resourceVersion: ""

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