本文分享自华为云社区《CCE XGPU虚拟化的使用》，作者：可以交个朋友。

在互联网场景中，用户的AI训练和推理任务对GPU虚拟化有着强烈的诉求。GPU卡作为重要的计算资源不管是在算法训练还是预测上都不可或缺，而对于常见的算法训练业务或智能业务都有往容器迁移演进的趋势，所以如何更好的利用GPU资源成了容器云平台需要解决的问题。云厂商如果提供GPU虚拟化可以为用户带来的如下收益:

提高资源利用率（GPU/显存）。GPU共享后，总利用率接近运行任务利用率之和，减少了资源浪费。
提高服务质量(QoS)，增强公平性。多个任务既可以同时开始享受资源，也可以单独保证某一个任务的运行。
减少任务排队时间和总任务的消耗时间。假设两个任务结束时间分别是x,y，通过GPU共享，两个任务全部结束的时间小于x+y。
集群中可以运行更多任务，通过分时复用，减少抢占。

二 CCE平台上GPU虚拟化的优势

CCE GPU虚拟化采用自研xGPU虚拟化技术，能够动态对GPU设备显存与算力进行划分，单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。相对于静态分配来说，虚拟化的方案更加灵活，最大程度保证业务稳定的前提下，可以完全由用户自己定义使用的GPU量，

灵活：精细配置GPU算力占比及显存大小，算力分配粒度为5%GPU，显存分配粒度达MB级别。
隔离：支持显存和算力的严格隔离，支持单显存隔离，算力与显存同时隔离两类场景。
兼容：业务无需重新编译，无需进行CUDA库替换，对业务无感。

三 CCE上如何更好的使用xGPU能力

建议用户在使用GPU资源时，提前创建好对应规格型号的GPU节点资源池,方便后期管理和调度。

3.1 安装插件

GPU的使用需要借助CCE插件能力实现，前往CCE 插件市场进行插件的安装。

安装Volcano调度器插件

插件安装完成后，可前往配置中心-调度设置，设置默认调度器为Volcano，如果不设置需要在负载yaml中指定调度器spec.schedulerName: volcano

安装GPU插件(CCE AI 套件)

插件中心安装GPU插件，CCE平台已经提供多个版本的驱动，在列出的驱动列表中选择使用即可，支持不同节点池选择不同驱动版本。也支持自行配置其它版本的驱动，需要自行提供驱动下载链接。

3.2 创建负载任务调用xGPU资源

根据xGPU支持虚拟化维度进行操作实践

注意: 未开启volcano作为全局调度器时，需要在yaml指定调度器为volcano

3.2.1 xGPU模式之显存隔离如何使用

创建负载app01.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: app01
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: app01
  template:
    metadata:
      labels:
        app: app01
    spec:
      containers:
      - name: bert-container
        image: swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/container-solution/bert-intent-detection:v1 
        ports: 
        - containerPort: 80
        resources:
          limits:
            volcano.sh/gpu-mem.128Mi: '16'
          requests:
            volcano.sh/gpu-mem.128Mi: '16'
      schedulerName: volcano

volcano.sh/gpu-mem.128Mi: '16': 显存申请量等于 128Mi x 16=2048Mi=2Gi;也当前负载最多只能使用2Gi的显存资源。

查看Pod信息，pod yaml自动生成两条注解，同样也标注了负载使用了2Gi显存

容器内使用nvidia-smi查看显存，表现最大显存为2Gi,显存隔离生效

xGPU显存隔离能力通过在HCE2.0上实现，在节点上查看/proc/xgpu目录，0表示使用的物理gpu显卡的序列号（如果是多个卡则有多个目录，文件名从0开始，各个文件对应相关下标的GPU卡），container目录下存放使用gpu虚拟化的容器信息。

查看容器ID对应命令，查看meminfo和quota文件，可以看到HCE2.0控制给容器GPU卡显存和算力的上限配置。

meminfo ：容器分配显存为2Gi,
quota ：容器分配的算力，0代表不限制算力可以使用到整卡的算力
路径中xgpu3：代表虚拟gpu卡的卡号每创建一个新的容器都会按次序生成一个新的虚拟gpu卡号

3.3.2 单节点多张gpu卡场景分析

购买多gpu卡机型

虚拟化模式下不支持单pod申请超过一张卡的gpu资源，如单pod需要使用多卡资源请关闭gpu虚拟化；同时多卡调度，也不支持1.x，2.x 形式，需要为大于1的整数

节点上能看到两张gpu物理卡编号

看到容器资源显存隔离生效，xGPU1是从0号gpu卡上软件连接过来的

3.2.3 xGPU模式之显存算力均隔离如何使用

创建负载app02,yaml如下

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: app02
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: app02
  template:
    metadata:
      labels:
        app: app02
    spec:
      containers:
      - name: bert-container
        image: swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/container-solution/bert-intent-detection:v1 
        ports: 
        - containerPort: 80
        resources:
          limits:
            volcano.sh/gpu-mem.128Mi: '32'
            volcano.sh/gpu-core.percentage: '20'
          requests:
            volcano.sh/gpu-mem.128Mi: '32'
            volcano.sh/gpu-core.percentage: '20'
      schedulerName: volcano

volcano.sh/gpu-mem.128Mi: '32': 显存申请量等于 128Mi x 32=4096Mi=4Gi

volcano.sh/gpu-core.percentage: '20' : 算力申请量等于整卡算力的20%
表示当前负载最多只能使用4Gi的显存，算力上限为20%。

查看Pod信息，yaml文件自动生成3条注解，标注了负载使用了4Gi显存,算力可使用整卡算力的20%

容器内执行nvidia-smi 命令查看显卡驱动信息也可发现显存为4Gi

前往宿主机查看GPU资源使用状况

节点上/proc/xgpu/container 目录下查看相关容器的xGPU的配额，发现可用显存为4Gi，可用算力为20%

3.3.3 xGPU兼容GPU共享模式

如果您在集群中已使用nvidia.com/gpu资源的工作负载，可在gpu-device-plugin插件配置中选择“虚拟化节点兼容GPU共享模式”选项，即可兼容Kubernetes默认GPU调度能力。

开启该兼容能力后，使用nvidia.com/gpu配额时等价于开启虚拟化GPU显存隔离，可以和显存隔离模式的工作负载共用一张GPU卡，但不支持和算显隔离模式负载共用一张GPU卡。

创建工作负载app03,yaml如下，使用整卡调度

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: app03
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: app03
  template:
    metadata:
      labels:
        app: app03
    spec:
      containers:
      - name: bert-container
        image: swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/container-solution/bert-intent-detection:v1 
        ports: 
        - containerPort: 80
        resources:
          limits:
            nvidia.com/gpu: 1
          requests:
            nvidia.com/gpu: 1
      schedulerName: volcano

查看Pod信息，yaml文件中自动生成2条注解，算力可使用整卡百分之100的算力

容器内执行 nvidia-smi命令查看显卡驱动信息

可以发现当我们申请1张GPU整卡时，容器里的显存上限为整卡的显存配额

节点上查看/proc/xgpu/container/ 目录下为空，容器使用到整卡的显存和算力资源

创建工作负载app04, yaml如下，使用分卡共享调度

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: app04
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: app04
  template:
    metadata:
      labels:
        app: app04
    spec:
      containers:
      - name: bert-container
        image: swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/container-solution/bert-intent-detection:v1 
        ports: 
        - containerPort: 80
        resources:
          limits:
            nvidia.com/gpu: 0.4
          requests:
            nvidia.com/gpu: 0.4
      schedulerName: volcano

注意：兼容Kubernetes默认GPU调度模式时，如使用nvidia.com/gpu: 0.1参数，最终计算后，指定的显存值如非128MiB的整数倍时会向下取整，例如：GPU节点上的显存总量为24258MiB，而24258MiB * 0.1 = 2425.8MiB，此时会向下取整至128MiB的18倍，即18 * 128MiB=2304MiB

查看Pod信息，yaml文件自动转换成显存隔离，算力不隔离

容器内执行 nvidia-smi 命令查看容器中使用的显卡信息

可以发现容器中显存配额为整卡百分之40显存资源

前往节点 /proc/xgpu/container 目录查看分配的xGPU的信息

可以发现对应的容器限制效果为:显存隔离生效算力不进行隔离

3.3.4 单pod中多个容器(显存隔离)

创建工作负载app05,yaml如下：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: app05
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: app05
  template:
    metadata:
      labels:
        app: app05
    spec:
      containers:
      - name: bert-container
        image: swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/container-solution/bert-intent-detection:v1 
        ports: 
        - containerPort: 80
        resources:
          limits:
            volcano.sh/gpu-mem.128Mi: '16'
          requests:
            volcano.sh/gpu-mem.128Mi: '16'
      - name: bert-container2
        image: swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/container-solution/bert-intent-detection:v1 
        command:
        - /bin/bash
        args:
        - '-c'
        - while true; do echo hello; sleep 10;done
        ports: 
        - containerPort: 81
        resources:
          limits:
            volcano.sh/gpu-mem.128Mi: '16'
          requests:
            volcano.sh/gpu-mem.128Mi: '16'
      schedulerName: volcano

查看Pod信息，yaml文件注解中会有两个容器的资源使用2Gi+2Gi、