12.2. 在 Compute 节点上配置 vGPU

流程

1. 以 stack 用户的身份登录 undercloud。

2. Source stackrc 文件：

   [stack@director ~]$ source ~/stackrc

3. 生成一个名为 roles_data_gpu.yaml 的新角色数据文件，其中包含 Controller, Compute, 和 ComputeGpu 角色：

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

4. 打开 roles_data_gpu.yaml 并编辑或添加以下参数和部分：

   section/Parameter	当前值	新值
   角色注释	Role: Compute	Role: ComputeGpu
   角色名称	名称 ：Compute	name: ComputeGpu
   description	基本 Compute 节点角色	GPU Compute 节点角色
   ImageDefault	不适用	overcloud-full-gpu
   HostnameFormatDefault	-compute-	-computegpu-
   deprecated_nic_config_name	compute.yaml	compute-gpu.yaml

5. 通过将其添加到节点定义模板 node.json 或 node.yaml，为 overcloud 注册启用了 GPU 的 Compute 节点。有关更多信息，请参阅 Director 安装和使用 指南中的 为 overcloud 注册节点。

6. 检查节点硬件：

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

   如需更多信息，请参阅 Director 安装和使用指南中的 创建裸机节点硬件清单。

7. 为 vGPU Compute 节点创建 compute-vgpu-nvidia overcloud 类别：

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

   • 将 <ram_size_mb> 替换为裸机节点的 RAM，以 MB 为单位。
   • 将 <disk_size_gb> 替换为裸机节点中的磁盘大小（以 GB 为单位）。

   • 将 <no_vcpus> 替换为裸机节点中的 CPU 数量。

     注意

     这些属性不可用于调度实例。但是，计算调度程序使用磁盘大小来确定根分区大小。

8. 检索节点列表来识别它们的 UUID：

   (undercloud)$ openstack baremetal node list

9. 使用自定义 GPU 资源类标记您要为 GPU 工作负载指定的每个裸机节点：

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

   将 <node > 替换为裸机节点的 ID。

10. 将 compute-vgpu-nvidia 类别与自定义 GPU 资源类关联：

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

    要确定与 Bare Metal 服务节点的资源类对应的自定义资源类的名称，请将资源类转换为大写，请将所有 punctuation 替换为下划线，并使用 CUSTOM_ 前缀。

    注意

    类别只能请求一个裸机资源类实例。

11. 设置以下类别属性，以防止计算调度程序使用裸机类别属性来调度实例：

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

12. 要验证角色是否已创建，请输入以下命令：

    (undercloud)$ openstack overcloud profiles list

流程

1. 在临时 Compute 节点上安装 Red Hat Enterprise Linux 和 NVIDIA GRID 驱动程序并启动节点。

2. 在 Compute 节点上，找到您要启用的物理 GPU 设备的 vGPU 类型。对于 libvirt，虚拟 GPU 是介质设备或 mdev 类型设备。要发现支持的 mdev 设备，请输入以下命令：

   [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. 在 network-environment.yaml 文件中注册 ComputeGpu 角色的 Net::SoftwareConfig ：

   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. 在 node-info.yaml 文件中添加以下参数，以指定 GPU Compute 节点的数量，以及用于 GPU 设计的 Compute 节点的类别：

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

5. 创建 gpu.yaml 文件以指定 GPU 设备的 vGPU 类型：

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

   注意

   每个物理 GPU 只支持一个虚拟 GPU 类型。如果您在此属性中指定多个 vGPU 类型，则只使用第一个类型。

6. 保存对 Compute 环境文件的更新。

7. 使用其他环境文件将新角色和环境文件添加到堆栈中，并部署 overcloud：

   (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