14.2. 컴퓨팅 노드에 vGPU 구성

절차

1. stack 사용자로 언더클라우드에 로그인합니다.

2. stackrc 파일을 소싱합니다.

   [stack@director ~]$ source ~/stackrc

3. Controller,Compute 및 Compute Gpu 역할을 포함하는 roles_data_gpu.yaml 이라는 새 역할 데이터 파일을 생성합니다.

   (undercloud)$ openstack overcloud roles \
     generate -o /home/stack/templates/roles_data_gpu.yaml \
     Compute:ComputeGpu Compute Controller

4. roles_data_gpu.yaml 을 열고 다음 매개변수 및 섹션을 편집하거나 추가합니다.

   섹션/패랜드	현재 값	새 값
   역할 설명	역할: 컴퓨팅	역할: ComputeGpu
   역할 이름	name: 컴퓨팅	name: ComputeGpu
   description	기본 컴퓨팅 노드 역할	GPU 컴퓨팅 노드 역할
   ImageDefault	해당 없음	overcloud-full-gpu
   HostnameFormatDefault	-compute-	-computegpu-
   deprecated_nic_config_name	compute.yaml	compute-gpu.yaml

5. 노드 정의 템플릿 node. json 또는 node. yaml에 추가하여 오버클라우드의 GPU 지원 컴퓨팅 노드를 등록합니다. 자세한 내용은 Director 설치 및 사용 가이드 의 오버클라우드 노드 등록을 참조하십시오.

6. 노드 하드웨어를 검사합니다.

   (undercloud)$ openstack overcloud node introspect --all-manageable \
    --provide

   자세한 내용은 Director 설치 및 사용 가이드 의 베어 메탈 노드 하드웨어 인벤토리 생성을 참조하십시오.

7. vGPU 컴퓨팅 노드의 compute-vgpu-nvidia 오버클라우드 플레이버를 생성합니다.

   (undercloud)$ openstack flavor create --id auto \
     --ram <ram_size_mb> --disk <disk_size_gb> \
     --vcpus <no_vcpus> compute-vgpu-nvidia

   • <ram_size_mb> 를 베어 메탈 노드의 RAM(MB)으로 바꿉니다.
   • <disk_size_gb> 를 베어 메탈 노드의 디스크 크기(GB)로 바꿉니다.

   • <no_vcpus> 를 베어 메탈 노드의 CPU 수로 바꿉니다.

     참고

     이러한 속성은 인스턴스를 예약하는 데 사용되지 않습니다. 그러나 계산 스케줄러는 디스크 크기를 사용하여 루트 파티션 크기를 결정합니다.

8. GPU 워크로드를 위해 사용자 정의 GPU 리소스 클래스를 지정하려는 각 베어 메탈 노드에 태그를 지정합니다.

   (undercloud)$ openstack baremetal node set \
    --resource-class baremetal.GPU <node>

   <node> 를 baremetal 노드의 ID로 바꿉니다.

9. compute-vgpu-nvidia 플레이버를 사용자 지정 GPU 리소스 클래스와 연결합니다.

   (undercloud)$ openstack flavor set \
    --property resources:CUSTOM_BAREMETAL_GPU=1 \
     compute-vgpu-nvidia

   베어 메탈 서비스 노드의 리소스 클래스에 해당하는 사용자 지정 리소스 클래스의 이름을 확인하려면 리소스 클래스를 대문자로 변환하려면 모든 문장 부호를 밑줄로 바꾸고 접두사는 CUSTOM_ 로 바꿉니다.

   참고

   플레이버는 베어 메탈 리소스 클래스의 인스턴스 하나만 요청할 수 있습니다.

10. Compute 스케줄러가 베어 메탈 플레이버 속성을 사용하여 인스턴스를 예약하지 못하도록 다음 플레이버 속성을 설정합니다.

    (undercloud)$ openstack flavor set \
     --property resources:VCPU=0 --property resources:MEMORY_MB=0 \
     --property resources:DISK_GB=0 compute-vgpu-nvidia

11. 역할이 생성되었는지 확인하려면 다음 명령을 입력합니다.

    (undercloud)$ openstack overcloud profiles list

절차

1. 임시 컴퓨팅 노드에 Red Hat Enterprise Linux 및 NVIDIA GRID 드라이버를 설치하고 노드를 시작합니다.

2. 컴퓨팅 노드에서 활성화하려는 물리 GPU 장치의 vGPU 유형을 찾습니다. libvirt의 경우 가상 GPU는 조정된 장치 또는 mdev 유형 장치입니다. 지원되는 mdev 장치를 검색하려면 다음 명령을 입력합니다.

   [root@overcloud-computegpu-0 ~]# ls /sys/class/mdev_bus/0000\:06\:00.0/mdev_supported_types/
   nvidia-11  nvidia-12  nvidia-13  nvidia-14  nvidia-15  nvidia-16  nvidia-17  nvidia-18  nvidia-19  nvidia-20  nvidia-21  nvidia-210  nvidia-22
   
   [root@overcloud-computegpu-0 ~]# cat /sys/class/mdev_bus/0000\:06\:00.0/mdev_supported_types/nvidia-18/description
   num_heads=4, frl_config=60, framebuffer=2048M, max_resolution=4096x2160, max_instance=4

3. network-environment.yaml 파일에 ComputeGpu 역할의 Net::SoftwareConfig 를 등록합니다.

   resource_registry:
     OS::TripleO::Compute::Net::SoftwareConfig: /home/stack/templates/nic-configs/compute.yaml
     OS::TripleO::ComputeGpu::Net::SoftwareConfig: /home/stack/templates/nic-configs/compute-gpu.yaml
     OS::TripleO::Controller::Net::SoftwareConfig: /home/stack/templates/nic-configs/controller.yaml

4. 다음 매개변수를 node-info.yaml 파일에 추가하여 GPU 컴퓨팅 노드 수와 GPU 지정 컴퓨팅 노드에 사용할 플레이버를 지정합니다.

   parameter_defaults:
     OvercloudControllerFlavor: control
     OvercloudComputeFlavor: compute
     OvercloudComputeGpuFlavor: compute-vgpu-nvidia
     ControllerCount: 1
     ComputeCount: 0
     ComputeGpuCount: 1

5. gpu.yaml 파일을 생성하여 GPU 장치의 vGPU 유형을 지정합니다.

   parameter_defaults:
     ComputeGpuExtraConfig:
       nova::compute::vgpu::enabled_vgpu_types:
         - nvidia-18

   참고

   각 물리 GPU는 하나의 가상 GPU 유형만 지원합니다. 이 속성에 vGPU 유형을 여러 개 지정하는 경우 첫 번째 유형만 사용됩니다.

6. 업데이트를 Compute 환경 파일에 저장합니다.

7. 다른 환경 파일을 사용하여 스택에 새 역할 및 환경 파일을 추가하고 오버클라우드를 배포합니다.

   (undercloud)$ openstack overcloud deploy --templates \
     -e [your environment files] \
     -r /home/stack/templates/roles_data_gpu.yaml \
     -e /home/stack/templates/network-environment.yaml \
     -e /home/stack/templates/gpu.yaml \
     -e /home/stack/templates/node-info.yaml