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使用 Helm 部署 HAMi
本指南将涵盖：
- 为每个 GPU 节点配置 NVIDIA 容器运行时
- 使用 Helm 部署 HAMi
- 启动 vGPU 任务
- 验证容器内设备资源是否受限
先决条件
安装步骤
1. 配置 nvidia-container-toolkit
在所有 GPU 节点执行此操作。
本文假设已预装 NVIDIA 驱动和 nvidia-container-toolkit，并已将 nvidia-container-runtime 配置为默认底层运行时。
参考：nvidia-container-toolkit 安装指南
以下是基于 Debian 系统（使用 Docker 和 containerd）的示例：
安装 nvidia-container-toolkit
curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \
&& curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | \
sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \
sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
配置 Docker
当使用 Docker 运行 Kubernetes 时，编辑配置文件（通常位于 /etc/docker/daemon.json），将
nvidia-container-runtime 设为默认底层运行时：
{
"default-runtime": "nvidia",
"runtimes": {
"nvidia": {
"path": "/usr/bin/nvidia-container-runtime",
"runtimeArgs": []
}
}
}
然后重启 Docker：
sudo systemctl daemon-reload && sudo systemctl restart docker
配置 containerd
当使用 containerd 运行 Kubernetes 时，修改配置文件（通常位于 /etc/containerd/config.toml），将
nvidia-container-runtime 设为默认底层运行时：
version = 2
[plugins]
[plugins."io.containerd.grpc.v1.cri"]
[plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".containerd]
default_runtime_name = "nvidia"
[plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".containerd.runtimes]
[plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".containerd.runtimes.nvidia]
privileged_without_host_devices = false
runtime_engine = ""
runtime_root = ""
runtime_type = "io.containerd.runc.v2"
[plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".containerd.runtimes.nvidia.options]
BinaryName = "/usr/bin/nvidia-container-runtime"
然后重启 containerd：
sudo systemctl daemon-reload && sudo systemctl restart containerd
2. 标记节点
通过添加 "gpu=on" 标签将 GPU 节点标记为可调度 HAMi 任务。未标记的节点将无法被调度器管理。
kubectl label nodes {节点ID} gpu=on
3. 使用 Helm 部署 HAMi
首先通过以下命令确认 Kubernetes 版本：
kubectl version
然后添加 Helm 仓库：
helm repo add hami-charts https://project-hami.github.io/HAMi/
安装时需设置 Kubernetes 调度器镜像版本与集群版本匹配。例如集群版本为 1.16.8 时，使用以下命令部署：
helm install hami hami-charts/hami \
--set scheduler.kubeScheduler.imageTag=v1.16.8 \
-n kube-system
若一切正常，可见 vgpu-device-plugin 和 vgpu-scheduler 的 Pod 均处于 Running 状态。
演示
1. 提交演示任务
容器现在可通过 nvidia.com/gpu 资源类型申请 NVIDIA vGPU：
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: gpu-pod
spec:
containers:
- name: ubuntu-container
image: ubuntu:18.04
command: ["bash", "-c", "sleep 86400"]
resources:
limits:
nvidia.com/gpu: 1 # 申请 1 个 vGPU
nvidia.com/gpumem: 10240 # 每个 vGPU 包含 10240m 设备显存（可选，整型）
2. 验证容器内资源限制
执行查询命令：
kubectl exec -it gpu-pod nvidia-smi
预期输出：
[HAMI-core Msg(28:140561996502848:libvgpu.c:836)]: Initializing.....
Wed Apr 10 09:28:58 2024
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 550.54.15 Driver Version: 550.54.15 CUDA Version: 12.4 |
|-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap | Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
| | | MIG M. |
|=========================================+========================+======================|
| 0 Tesla V100-PCIE-32GB On | 00000000:3E:00.0 Off | 0 |
| N/A 29C P0 24W / 250W | 0MiB / 10240MiB | 0% Default |
| | | N/A |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| Processes: |
| GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory |
| ID ID Usage |
|=========================================================================================|
| No running processes found |
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
[HAMI-core Msg(28:140561996502848:multiprocess_memory_limit.c:434)]: Calling exit handler 28
