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マルチインスタンス GPU を実行する

Autopilot Standard

このページでは、マルチインスタンス GPU を実行して使用率を高め、費用を削減する方法について説明します。この構成では、NVIDIA A100 または H100 グラフィックプロセッシングユニット（GPU）をパーティショニングし、Google Kubernetes Engine（GKE）の複数のコンテナ間で単一の GPU を共有します。

このページを読む前に、Pod、ノード、Deployment、namespaces などの Kubernetes のコンセプトと、ノードプール、自動スケーリング、自動プロビジョニングなどの GKE のコンセプトを理解しておいてください。

はじめに

コンテナのワークロードで一部の GPU しか必要としない場合でも、Kubernetes はコンテナごとに 1 つのフル GPU を割り当てます。このため、特に、最新世代の高性能な GPU を使用している場合などは、リソースの無駄やコスト超過が発生する可能性があります。GPU 使用率を向上させるには、マルチインスタンス GPU を使用します。サポートされる 1 つの GPU は最大 7 つのスライスに分割できます。各スライスはノード上の 1 つのコンテナに個別に割り当てることができるので、1 つの GPU を最大 7 つのコンテナで共有できます。マルチインスタンス GPU を使用すると、ワークロード間でハードウェアを分離し、GPU で実行中のすべてのコンテナに予測可能で一貫性のある QoS を提供できます。

CUDA® アプリケーションの場合、マルチインスタンス GPU を意識する必要はほとんどありません。各 GPU パーティションは通常の GPU リソースとして表示されるので、プログラミングモデルに変わりはありません。

マルチインスタンス GPU の詳細については、NVIDIA マルチインスタンス GPU のユーザーガイドをご覧ください。

サポートされている GPU

マルチインスタンス GPU をサポートする GPU タイプは、次のとおりです。

NVIDIA A100（40 GB）
NVIDIA A100（80 GB）
NVIDIA H100（80 GB）

注: NVIDIA H100 GPU をマルチインスタンス GPU で分割する場合、GPUDirect-TCPX を使用して GPU 帯域幅を最大にすることはできません。

マルチインスタンス GPU のパーティション

A100 GPU と H100 GPU は、7 つのコンピューティングユニットと 8 つのメモリユニットで構成され、さまざまなサイズの GPU インスタンスにパーティショニングできます。GPU パーティションのサイズは [compute]g.[memory]gb の構文で表します。たとえば、GPU パーティションサイズが 1g.5gb の場合、1 つのコンピューティングユニット（GPU のストリーミングマルチプロセッサの 7 分の 1）と 1 つのメモリユニット（5 GB）から構成された GPU インスタンスを意味します。GPU のパーティションサイズは、Autopilot ワークロードのデプロイ時または Standard クラスタの作成時に指定できます。

NVIDIA マルチインスタンス GPU ユーザーガイドにあるパーティショニングの表に、GPU パーティションサイズと、各 GPU パーティションで使用可能なコンピューティングリソースとメモリリソースの量が記載されています。この表には、GPU で作成可能な各パーティションサイズで使用可能な GPU インスタンスの数も示されています。

次の表に、GKE がサポートするパーティションサイズを示します。

パーティションサイズ	GPU インスタンス
GPU: NVIDIA A100（40 GB）（`nvidia-tesla-a100`）
`1g.5gb`	7
`2g.10gb`	3
`3g.20gb`	2
`7g.40gb`	1
GPU: NVIDIA A100（80 GB）（`nvidia-a100-80gb`）
`1g.10gb`	7
`2g.20gb`	3
`3g.40gb`	2
`7g.80gb`	1
GPU: NVIDIA H100（80 GB）（`nvidia-h100-80gb`、`nvidia-h100-mega-80gb`）
`1g.10gb`	7
`1g.20gb`	4
`2g.20gb`	3
`3g.40gb`	2
`7g.80gb`	1

ノードプール内の各ノードの GPU は同じ方法でパーティション分割されます。たとえば、ノードプールに 2 つのノードが存在し、各ノードに 4 つの GPU が割り当てられ、パーティションサイズが 1g.5gb とします。GKE は、各 GPU にサイズが 1g.5gb のパーティションを 7 個作成します。各ノードに 4 つの GPU があるため、各ノードで使用可能な 1g.5gb GPU パーティションは 28 個になります。このノードプールにはノードが 2 つあるため、ノードプール全体では合計で 56 個の 1g.5gb GPU パーティションを使用できます。

複数の GPU パーティションタイプを持つ GKE Standard クラスタを作成する場合は、複数のノードプールを作成する必要があります。たとえば、1 つのクラスタ内で GPU パーティションが 1g.5gb と 3g.20gb のノードがそれぞれ必要な場合は、2 つのノードプールを作成して、1 つのプールの GPU パーティションサイズを 1g.5gb に、もう 1 つのプールは 3g.20gb に設定します。

GKE Autopilot クラスタは、異なるパーティションサイズを必要とするワークロードを作成すると、自動的に正しいパーティション構成でノードを作成します。

各ノードには、そのノードで使用可能な GPU パーティションサイズのラベルが設定されます。これにより、ワークロードは必要な GPU パーティションサイズのノードをターゲットにできます。たとえば、1g.5gb GPU インスタンスのあるノードには、次のようなラベルが設定されます。

cloud.google.com/gke-gpu-partition-size=1g.5gb

仕組み

マルチインスタンス GPU を使用するには、次の作業を行います。

マルチインスタンス GPU を有効にしてクラスタを作成する。
ドライバを手動でインストールする。
ノード上の GPU リソースの数を確認する。
マルチインスタンス GPU を使用してコンテナをデプロイする。

料金

マルチインスタンス GPU は A100 GPU と H100 GPU 専用です。ワークロードの実行に使用される他のプロダクトに加えて、対応する GPU の料金が適用されます。GPU 全体をクラスタ内のノードに接続し、パーティショニングできます。GPU の料金情報については、GPU の料金ページをご覧ください。

制限事項

GKE で、信頼性の低いワークロードにマルチインスタンス GPU パーティションを使用することはおすすめしません。
GPU パーティションの自動スケーリングと自動プロビジョニングは、GKE バージョン 1.20.7-gke.400 以降で完全にサポートされています。それ以前のバージョンでは、ワークロードに必要な特定の GPU パーティションサイズに基づいて自動スケーリングを行うには、ノードプールに 1 つ以上のノードが存在している必要があります。
マルチインスタンス GPU では、GPU 使用率の指標（duty_cycle など）は使用できません。
マルチインスタンスでは、物理 GPU が個別のインスタンスに分割されます。各インスタンスは、ハードウェアレベルで他のインスタンスから分離されます。マルチインスタンス GPU のインスタンスを使うコンテナでは、そのインスタンスで利用可能な CPU とメモリリソースのみにアクセスできます。
1 つの Pod で使用できるマルチインスタンス GPU インスタンスは 1 つまでです。

始める前に

作業を始める前に、次のことを確認してください。

Google Kubernetes Engine API を有効にする。

Google Kubernetes Engine API の有効化

このタスクに Google Cloud CLI を使用する場合は、gcloud CLI をインストールして初期化する。すでに gcloud CLI をインストールしている場合は、gcloud components update を実行して最新のバージョンを取得する。
注: gcloud CLI がすでにインストールされている場合には、必ず compute/region と compute/zone のプロパティを設定してください。デフォルトのロケーションを設定することで、gcloud CLI のエラー（One of [--zone, --region] must be supplied: Please specify location など）を防止できます。

Autopilot では、GKE バージョン 1.29.3-gke.1093000 以降でマルチインスタンス GPU がサポートされています。
十分な量の NVIDIA A100 GPU 割り当てが必要です。割り当ての増加をリクエストするをご覧ください。
Autopilot でマルチインスタンス GPU を使用する場合は、Autopilot で GPU を使用する方法について、Autopilot に GPU ワークロードをデプロイするをご覧ください。
GKE は、Autopilot クラスタ内のすべてのマルチインスタンス GPU ワークロードに Accelerator コンピューティングクラスを割り当てます。

マルチインスタンス GPU を使用するクラスタを作成する

GKE Standard を使用する場合は、クラスタでマルチインスタンス GPU を有効にする必要があります。バージョン 1.29.3-gke.1093000 以降を実行する Autopilot クラスタでは、マルチインスタンス GPU がデフォルトで有効になります。Autopilot でマルチインスタンス GPU を使用するには、このページのマルチインスタンス GPU を使用してコンテナをデプロイするをご覧ください。

マルチインスタンス GPU を使用する Standard クラスタを作成する場合は、gpuPartitionSize と一緒に acceleratorType と acceleratorCount を指定する必要があります。acceleratorType は、nvidia-tesla-a100、nvidia-a100-80gb、nvidia-h100-80gb のいずれかにする必要があります。

次の例では、1 つのノードを含む GKE クラスタを作成し、そのノードに 1g.5gb サイズの GPU パーティションを 7 つ設定します。このページの他の手順では GPU パーティションサイズ 1g.5gb を使用します（各 GPU に 7 つのパーティションを作成します）。前述のサポート対象の GPU パーティションサイズを使用することもできます。

Google Cloud CLI または Terraform を使用できます。

gcloud

マルチインスタンス GPU が有効なクラスタを作成するには:

gcloud container clusters create CLUSTER_NAME  \
    --project=PROJECT_ID  \
    --zone ZONE  \
    --cluster-version=CLUSTER_VERSION  \
    --accelerator type=nvidia-tesla-a100,count=1,gpu-partition-size=1g.5gb,gpu-driver-version=DRIVER_VERSION  \
    --machine-type=a2-highgpu-1g  \
    --num-nodes=1

次のように置き換えます。

CLUSTER_NAME: 新しいクラスタの名前。
PROJECT_ID: Google Cloud プロジェクトの ID。
ZONE: クラスタコントロールプレーンのコンピューティングゾーン。
CLUSTER_VERSION: バージョンは 1.19.7-gke.2503 以降にする必要があります。
DRIVER_VERSION: インストールする NVIDIA ドライバのバージョン。次のいずれか 1 つを指定できます。
- default: GKE バージョンのデフォルトのドライババージョンをインストールします。
- latest: お使いの GKE バージョン向けの最新のドライババージョンをインストールします。Container-Optimized OS を使用するノードでのみ使用できます。
- disabled: ドライバの自動インストールをスキップします。クラスタの作成後に、ドライバを手動でインストールする必要があります。gpu-driver-version を省略すると、これがデフォルトのオプションになります。

Terraform

Terraform を使用してマルチインスタンス GPU が有効なクラスタを作成するには、次の例を参照してください。

resource "google_container_cluster" "default" {
  name               = "gke-standard-zonal-gpu"
  location           = "us-central1-a"
  initial_node_count = 1

  node_config {
    guest_accelerator {
      type  = "nvidia-tesla-t4"
      count = 1
      gpu_driver_installation_config {
        gpu_driver_version = "LATEST"
      }
    }
    machine_type = "n1-standard-2"
  }

  # Set `deletion_protection` to `true` will ensure that one cannot
  # accidentally delete this instance by use of Terraform.
  deletion_protection = false
}

Terraform の使用方法の詳細については、GKE での Terraform のサポートをご覧ください。

クラスタに接続する

新しく作成したクラスタに接続するように kubectl を構成します。

gcloud container clusters get-credentials CLUSTER_NAME

ドライバをインストールする

クラスタの作成時に自動ドライバインストールを無効にする場合や、1.27.2-gke.1200 よりも前のバージョンの GKE を実行している場合は、作成完了後に互換性のある NVIDIA ドライバを手動でインストールする必要があります。マルチインスタンス GPU を使用するには、バージョン 450.80.02 以降の NVIDIA ドライバが必要です。

ドライバのインストール後、マルチインスタンス GPU モードが有効になります。ドライバを自動的にインストールした場合は、GPU デバイスプラグインが GPU パーティションの作成を開始すると、ノードが再起動されます。ドライバを手動でインストールした場合、ドライバのインストールが完了するとノードが再起動されます。再起動が完了するまで数分かかることがあります。

ノード上の GPU リソースの数を確認する

次のコマンドを実行し、nvidia.com/gpu リソースの容量と割り当て可能な数が 7 であることを確認します。

kubectl describe nodes

コマンドの出力は次のとおりです。

...
Capacity:
  ...
  nvidia.com/gpu:             7
Allocatable:
  ...
  nvidia.com/gpu:             7

マルチインスタンス GPU を使用してコンテナをデプロイする

ノード上のマルチインスタンス GPU デバイスごとに 1 つのコンテナをデプロイできます。この例では、パーティションサイズが 1g.5gb で、ノードで 7 つのマルチインスタンス GPU パーティションを使用できます。このノードには、GPU を使用するコンテナを最大 7 個までデプロイできます。

次に、cuda:11.0.3-base-ubi7 コンテナを起動して、nvidia-smi でコンテナ内の GPU の UUID を出力する例を示します。この例では、7 個のコンテナがあり、各コンテナが 1 つの GPU パーティションを使用できます。この例では、1g.5gb GPU パーティションを持つノードをターゲットとする cloud.google.com/gke-gpu-partition-size ノードセレクタも設定します。

Autopilot

      cat &lt&ltEOF | kubectl apply -f -
      apiVersion: apps/v1
      kind: Deployment
      metadata:
        name: cuda-simple
      spec:
        replicas: 7
        selector:
          matchLabels:
            app: cuda-simple
        template:
          metadata:
            labels:
              app: cuda-simple
          spec:
            nodeSelector:
              cloud.google.com/gke-gpu-partition-size: 1g.5gb
              cloud.google.com/gke-accelerator: nvidia-tesla-a100
              cloud.google.com/gke-accelerator-count: "1"
            containers:
            - name: cuda-simple
              image: nvidia/cuda:11.0.3-base-ubi7
              command:
              - bash
              - -c
              - |
                /usr/local/nvidia/bin/nvidia-smi -L; sleep 300
              resources:
                limits:
                  nvidia.com/gpu: 1
      EOF

このマニフェストの内容は次のとおりです。

cloud.google.com/gke-accelerator ノードセレクタを設定して、nvidia-tesla-a100 GPU タイプをリクエストします。
GPU を 1g.5gb のパーティションサイズに分割します。
cloud.google.com/gke-accelerator-count ノードセレクタを設定して、単一の GPU をノードに接続します。

Standard

      cat &lt&ltEOF | kubectl apply -f -
      apiVersion: apps/v1
      kind: Deployment
      metadata:
        name: cuda-simple
      spec:
        replicas: 7
        selector:
          matchLabels:
            app: cuda-simple
        template:
          metadata:
            labels:
              app: cuda-simple
          spec:
            nodeSelector:
              cloud.google.com/gke-gpu-partition-size: 1g.5gb
            containers:
            - name: cuda-simple
              image: nvidia/cuda:11.0.3-base-ubi7
              command:
              - bash
              - -c
              - |
                /usr/local/nvidia/bin/nvidia-smi -L; sleep 300
              resources:
                limits:
                  nvidia.com/gpu: 1
      EOF

このマニフェストの内容は次のとおりです。

パーティションサイズが 1g.5gb の単一の GPU をリクエストします。

7 つの Pod すべてが稼働していることを確認します。

kubectl get pods

コマンドの出力は次のとおりです。

NAME                           READY   STATUS    RESTARTS   AGE
cuda-simple-849c47f6f6-4twr2   1/1     Running   0          7s
cuda-simple-849c47f6f6-8cjrb   1/1     Running   0          7s
cuda-simple-849c47f6f6-cfp2s   1/1     Running   0          7s
cuda-simple-849c47f6f6-dts6g   1/1     Running   0          7s
cuda-simple-849c47f6f6-fk2bs   1/1     Running   0          7s
cuda-simple-849c47f6f6-kcv52   1/1     Running   0          7s
cuda-simple-849c47f6f6-pjljc   1/1     Running   0          7s

ログを表示し、前のコマンドの任意の Pod 名を使用して GPU UUID を確認します。

kubectl logs cuda-simple-849c47f6f6-4twr2

コマンドの出力は次のとおりです。

GPU 0: A100-SXM4-40GB (UUID: GPU-45eafa61-be49-c331-f8a2-282736687ab1)
  MIG 1g.5gb Device 0: (UUID: MIG-GPU-45eafa61-be49-c331-f8a2-282736687ab1/11/0)

次のステップ

GPU について学習する。
GPU の時間共有を構成する方法を確認する。
クラスタマルチテナンシーについて学習する。
エンタープライズマルチテナンシーのベストプラクティスについて学習する。