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在 KubeVirt 中使用 GPU Operator

news 2025/10/31 18:50:42

在 KubeVirt 中使用 GPU Operator

基于最新的GPU Operator版本24.9.0。

原文链接：GPU Operator with KubeVirt — NVIDIA GPU Operator 24.9.0 documentation

1. 简介

KubeVirt 是 Kubernetes 的一个虚拟机管理插件，允许您在 Kubernetes 集群中运行和管理虚拟机。它消除了为虚拟机和容器工作负载管理独立集群的需求，二者现在可以在单一 Kubernetes 集群中共存。

在此之前，GPU Operator 仅支持为运行 GPU 加速的容器配置工作节点。现在，GPU Operator 也可以用于为运行 GPU 加速的虚拟机配置工作节点。

运行带有 GPU 的容器和虚拟机所需的前提条件不同，主要区别在于所需的驱动程序。例如，数据中心驱动程序用于容器，vfio-pci 驱动程序用于 GPU 直通，而 NVIDIA vGPU Manager 用于创建 vGPU 设备。

现在可以将 GPU Operator 配置为根据节点上配置的 GPU 工作负载来部署不同的软件组件。以下示例展示了这一点。

节点 A 被配置为运行容器。
节点 B 被配置为运行具有直通 GPU 的虚拟机。
节点 C 被配置为运行具有 vGPU 的虚拟机。

节点 A 配置的软件组件：

NVIDIA 数据中心驱动程序：用于安装驱动程序。
NVIDIA 容器工具包：确保容器可以正确访问 GPU。
NVIDIA Kubernetes 设备插件：用于发现 GPU 资源并将其发布给 kubelet。
NVIDIA DCGM 和 DCGM Exporter：用于监控 GPU。

节点 B 配置的软件组件：

VFIO 管理器：用于加载 vfio-pci 并将其绑定到节点上的所有 GPU。
沙盒设备插件：用于发现 GPU 直通资源并将其发布给 kubelet。

节点 C 配置的软件组件：

NVIDIA vGPU 管理器：用于安装驱动程序。
NVIDIA vGPU 设备管理器：用于在节点上创建 vGPU 设备。
沙盒设备插件：用于发现 vGPU 设备并将其发布给 kubelet。

2. 假设、约束和依赖项

一个 GPU 工作节点可以运行特定类型的 GPU 工作负载——容器、具有 GPU 直通的虚拟机或具有 vGPU 的虚拟机——但不能混合运行这些类型的工作负载。
集群管理员或开发者需提前了解集群的需求，并正确地为节点贴上标签，以指示其将运行的 GPU 工作负载类型。
运行 GPU 加速虚拟机（使用 pGPU 或 vGPU）的工作节点假定为裸机。
GPU Operator 不会自动在附带 GPU/vGPU 的 KubeVirt 虚拟机中安装 NVIDIA 驱动。
用户在将 GPU 直通和 vGPU 资源分配给 KubeVirt 虚拟机之前，必须手动将所有 GPU 直通和 vGPU 资源添加到 KubeVirt CR 中的 permittedDevices 列表中。有关更多信息，请参阅 KubeVirt 文档。
不支持基于 MIG 的 vGPU。

3. 先决条件

在 BIOS 中启用虚拟化和 IOMMU 扩展（Intel VT-d 或 AMD IOMMU）。
主机以 intel_iommu=on 或 amd_iommu=on 启动内核。
如果计划使用 NVIDIA vGPU，并且 GPU 基于 NVIDIA Ampere 架构或更新架构，则必须在 BIOS 中启用 SR-IOV。请参考 NVIDIA vGPU 文档，确保满足使用 NVIDIA vGPU 的所有先决条件。
KubeVirt 已安装在集群中。
从 KubeVirt v0.58.2 和 v0.59.1 开始，需设置 DisableMDEVConfiguration 功能门控：

kubectl patch kubevirt -n kubevirt kubevirt --type='json' \-p='[{"op": "add", "path": "/spec/configuration/developerConfiguration/featureGates/-", "value": "DisableMDEVConfiguration" }]'

示例输出

kubevirt.kubevirt.io/kubevirt patched

4. 入门指南

使用 GPU Operator 和 KubeVirt 的高层次工作流程如下：

确保已设置禁用中介设备配置的功能门控。
根据将要运行的 GPU 工作负载类型为工作节点打标签。
安装 GPU Operator 并设置 sandboxWorkloads.enabled=true。

如果使用 NVIDIA vGPU，还需要执行其他步骤，这将在后续部分中介绍。

5. 为工作节点打标签

使用以下命令为工作节点添加标签：

kubectl label node <node-name> --overwrite nvidia.com/gpu.workload.config=vm-vgpu

可以为标签 nvidia.com/gpu.workload.config 指定以下值：container、vm-passthrough 和 vm-vgpu。GPU Operator 使用该标签的值来确定在每个工作节点上部署哪些操作对象。

如果节点上不存在 nvidia.com/gpu.workload.config 标签，GPU Operator 将假定默认的 GPU 工作负载配置为 container，并部署支持该类型负载所需的软件组件。要覆盖默认的 GPU 工作负载配置，可在 ClusterPolicy 中设置以下值：sandboxWorkloads.defaultWorkload=<config>。

6. 安装 GPU Operator

根据是否计划使用 NVIDIA vGPU，选择以下适当的小节以安装 GPU Operator。

通常，ClusterPolicy 中的 sandboxWorkloads.enabled 标志控制 GPU Operator 是否可以为虚拟机工作负载（以及容器工作负载）配置 GPU 工作节点。默认情况下，此标志是禁用的，这意味着所有节点将使用相同的软件配置以支持容器工作负载，并且不会使用 nvidia.com/gpu.workload.config 节点标签。

注意

术语“沙箱”通常指在一个单独的隔离环境中运行软件，通常是为了增加安全性（如虚拟机）。我们使用“沙箱工作负载”一词来表示在虚拟机中运行的工作负载，无论使用何种虚拟化技术。

安装 GPU Operator（不使用 NVIDIA vGPU）

安装 GPU Operator，并启用 sandboxWorkloads：

helm install --wait --generate-name \-n gpu-operator --create-namespace \nvidia/gpu-operator \--set sandboxWorkloads.enabled=true

安装 GPU Operator（使用 NVIDIA vGPU）

构建私有的 NVIDIA vGPU Manager 容器镜像并推送到私有镜像仓库。请按照本节提供的步骤操作。

创建 GPU Operator 的命名空间：

kubectl create namespace gpu-operator

创建用于访问 NVIDIA vGPU Manager 镜像的 ImagePullSecret：

kubectl create secret docker-registry ${REGISTRY_SECRET_NAME} \--docker-server=${PRIVATE_REGISTRY} --docker-username=<username> \--docker-password=<password> \--docker-email=<email-id> -n gpu-operator

安装 GPU Operator，启用 sandboxWorkloads 和 vgpuManager，并指定之前构建的 NVIDIA vGPU Manager 镜像：

helm install --wait --generate-name \-n gpu-operator --create-namespace \nvidia/gpu-operator \--set sandboxWorkloads.enabled=true \--set vgpuManager.enabled=true \--set vgpuManager.repository=<path to private repository> \--set vgpuManager.image=vgpu-manager \--set vgpuManager.version=<driver version> \--set vgpuManager.imagePullSecrets={${REGISTRY_SECRET_NAME}}

由 GPU Operator 部署的 vGPU Device Manager 会自动创建 vGPU 设备，这些设备可以分配给 KubeVirt 虚拟机。默认情况下，GPU Operator 会在所有 GPU 上创建一组默认设备。要了解 vGPU Device Manager 的更多信息以及如何配置在集群中创建的 vGPU 设备类型，请参考 vGPU 设备配置文档。

7. 向 KubeVirt CR 中添加 GPU 资源

更新 KubeVirt 自定义资源，使集群中的所有 GPU 和 vGPU 设备均被允许并可以分配给虚拟机。

以下示例展示了如何允许 A10 GPU 设备和 A10-24Q vGPU 设备。

确定 GPU 设备的资源名称：

kubectl get node cnt-server-2 -o json | jq '.status.allocatable | with_entries(select(.key | startswith("nvidia.com/"))) | with_entries(select(.value != "0"))'

示例输出

{"nvidia.com/NVIDIA_A10-12Q": "4"
}

确定 GPU 的 PCI 设备 ID。

可以在 PCI IDs 数据库中按设备名称进行搜索。

如果有节点的主机访问权限，可以使用以下命令列出 NVIDIA GPU 设备：

lspci -nnk -d 10de:

示例输出

65:00.0 3D controller [0302]: NVIDIA Corporation GA102GL [A10] [10de:2236] (rev a1)Subsystem: NVIDIA Corporation GA102GL [A10] [10de:1482]Kernel modules: nvidiafb, nouveau

修改 KubeVirt 自定义资源，以下为部分示例：

...
spec:configuration:developerConfiguration:featureGates:- GPU- DisableMDEVConfigurationpermittedHostDevices:pciHostDevices:- externalResourceProvider: truepciVendorSelector: 10DE:2236resourceName: nvidia.com/GA102GL_A10mediatedDevices:- externalResourceProvider: truemdevNameSelector: NVIDIA A10-24QresourceName: nvidia.com/NVIDIA_A10-24Q
...

根据您的设备替换 YAML 中的值：
- 在 pciHostDevices 下，将 pciVendorSelector 和 resourceName 替换为您的 GPU 型号。
- 在 mediatedDevices 下，将 mdevNameSelector 和 resourceName 替换为您的 vGPU 类型。
设置 externalResourceProvider=true，以表明该资源由外部设备插件（即 GPU Operator 部署的 sandbox-device-plugin）提供。

有关更多配置信息，请参阅 KubeVirt 用户指南。

8. 创建带有 GPU 的虚拟机

在 GPU Operator 完成将沙箱设备插件和 VFIO 管理器 pod 部署到工作节点上，并将 GPU 资源添加到 KubeVirt 允许列表之后，可以通过编辑 VirtualMachineInstance 清单中的 spec.domain.devices.gpus 字段，将 GPU 分配给虚拟机。

apiVersion: kubevirt.io/v1alpha3
kind: VirtualMachineInstance
...
spec:domain:devices:gpus:- deviceName: nvidia.com/GA102GL_A10name: gpu1
...

deviceName 是表示设备的资源名称。
name 是在虚拟机中用于标识该设备的名称。

9. vGPU 设备配置

vGPU 设备管理器（vGPU Device Manager）用于在 GPU 工作节点上创建 vGPU 设备。管理员可以声明式地定义一组可能的 vGPU 设备配置，并应用于节点上的 GPU。运行时，可以将 vGPU 设备管理器指向这些配置中的一个，设备管理器会负责将其应用。配置文件以 ConfigMap 的形式创建，并在所有工作节点之间共享。运行时，可以使用节点标签 nvidia.com/vgpu.config 来决定在特定时间应在节点上应用哪个配置。如果节点没有此标签，则使用默认配置。有关此组件及其配置的更多信息，请参阅项目的 README。

默认情况下，GPU Operator 部署一个 vGPU 设备管理器的 ConfigMap，包含所有 NVIDIA vGPU 支持的 vGPU 类型的命名配置。用户可以通过应用 nvidia.com/vgpu.config 节点标签为工作节点选择特定配置。例如，将节点标记为 nvidia.com/vgpu.config=A10-8Q 会在节点上的所有 A10 GPU 上创建 3 个 A10-8Q 类型的 vGPU 设备（注：每个 GPU 最多可创建 3 个 A10-8Q 设备）。如果节点没有标签，则应用默认配置。默认配置会在所有 GPU 上创建 Q 系列的 vGPU 设备，其中每个 vGPU 设备的帧缓冲内存为 GPU 总内存的一半。例如，默认配置会在所有 A10 GPU 上创建两个 A10-12Q 设备，在所有 V100 GPU 上创建两个 V100-8Q 设备，在所有 T4 GPU 上创建两个 T4-8Q 设备。

如果需要自定义的 vGPU 设备配置，可以创建自己的 ConfigMap：

kubectl create configmap custom-vgpu-config -n gpu-operator --from-file=config.yaml=/path/to/file

然后通过设置 vgpuDeviceManager.config.name=custom-vgpu-config 配置 GPU Operator 使用该自定义配置。

10. 应用新的 vGPU 设备配置

可以通过设置 nvidia.com/vgpu.config 节点标签，在每个节点上应用特定的 vGPU 设备配置。如果不希望应用默认配置，建议在安装 GPU Operator 前先设置此节点标签。

在已成功应用某一 vGPU 设备配置后切换配置时，假定该节点上没有正在运行的带 vGPU 的虚拟机。任何现有的虚拟机需要先关闭或迁移。

在安装 GPU Operator 后要应用新配置，只需更新 nvidia.com/vgpu.config 节点标签。以下是一个包含两个 A10 GPU 系统上的运行示例：

nvidia-smi -L
GPU 0: NVIDIA A10 (UUID: GPU-ebd34bdf-1083-eaac-2aff-4b71a022f9bd)
GPU 1: NVIDIA A10 (UUID: GPU-1795e88b-3395-b27b-dad8-0488474eec0c)

按照之前章节中的步骤安装 GPU Operator，且未使用 nvidia.com/vgpu.config 标签对节点进行标记时，将应用默认的 vGPU 配置：创建四个 A10-12Q 设备（每个 GPU 两个设备）：

kubectl get node cnt-server-2 -o json | jq '.status.allocatable | with_entries(select(.key | startswith("nvidia.com/"))) | with_entries(select(.value != "0"))'
{"nvidia.com/NVIDIA_A10-12Q": "4"
}

如果希望创建 A10-4Q 设备，可以这样标记节点：

kubectl label node <node-name> --overwrite nvidia.com/vgpu.config=A10-4Q

在 vGPU 设备管理器完成应用新配置后，所有 GPU Operator 相关的 pod 应恢复到 Running 状态。

kubectl get pods -n gpu-operator
NAME                                                          READY   STATUS    RESTARTS   AGE
...
nvidia-sandbox-device-plugin-daemonset-brtb6                  1/1     Running   0          10s
nvidia-sandbox-validator-ljnwg                                1/1     Running   0          10s
nvidia-vgpu-device-manager-8mgg8                              1/1     Running   0          30m
nvidia-vgpu-manager-daemonset-fpplc                           1/1     Running   0          31m

此时在节点上可以看到 12 个 A10-4Q 设备，因为每个 A10 GPU 可创建 6 个 A10-4Q 设备。

kubectl get node cnt-server-2 -o json | jq '.status.allocatable | with_entries(select(.key | startswith("nvidia.com/"))) | with_entries(select(.value != "0"))'
{"nvidia.com/NVIDIA_A10-4Q": "12"
}

11. 构建 NVIDIA vGPU 管理器镜像

注意：

如果计划使用 NVIDIA vGPU，才需要构建 NVIDIA vGPU 管理器镜像。如果仅计划使用 PCI 直通，请跳过此部分。

本节涵盖了构建 NVIDIA vGPU 管理器容器镜像并将其推送到私有注册表的过程。

下载 vGPU 软件

从 NVIDIA 许可门户下载 vGPU 软件。

登录到 NVIDIA 许可门户，并导航到软件下载部分。
NVIDIA vGPU 软件位于 NVIDIA 许可门户的 软件下载 部分。
vGPU 软件包以 zip 文件形式打包。下载并解压该包，以获取适用于 Linux 的 NVIDIA vGPU 管理器文件 NVIDIA-Linux-x86_64-<version>-vgpu-kvm.run。

注意：

对于 NVIDIA AI 企业客户，必须使用 aie .run 文件来构建 NVIDIA vGPU 管理器镜像。请下载 NVIDIA-Linux-x86_64-<version>-vgpu-kvm-aie.run 文件，并在继续执行后续步骤之前将其重命名为 NVIDIA-Linux-x86_64-<version>-vgpu-kvm.run。

克隆驱动容器仓库并构建驱动镜像

打开终端并克隆驱动容器镜像仓库。

git clone https://gitlab.com/nvidia/container-images/driver
cd driver

切换到适用于您的操作系统的 vgpu-manager 目录

以 Ubuntu 20.04 为例：

cd vgpu-manager/ubuntu20.04

注意：

对于 RedHat OpenShift，运行 cd vgpu-manager/rhel8 使用 rhel8 文件夹。

复制从解压的 zip 文件中获得的 NVIDIA vGPU 管理器文件

cp <local-driver-download-directory>/*-vgpu-kvm.run ./

设置以下环境变量：

PRIVATE_REGISTRY - 用于存储驱动镜像的私有注册表名称。
VERSION - 从 NVIDIA 软件门户下载的 NVIDIA vGPU 管理器版本。
OS_TAG - 必须与客户端操作系统版本匹配。上面的示例中使用的是 ubuntu20.04。对于 RedHat OpenShift，应设置为 rhcos4.x，其中 x 是受支持的 OCP 次版本号。
CUDA_VERSION - 用于构建驱动镜像的 CUDA 基础镜像版本。

示例：

export PRIVATE_REGISTRY=my/private/registry VERSION=510.73.06 OS_TAG=ubuntu20.04 CUDA_VERSION=11.7.1

构建 NVIDIA vGPU 管理器镜像

docker build \--build-arg DRIVER_VERSION=${VERSION} \--build-arg CUDA_VERSION=${CUDA_VERSION} \-t ${PRIVATE_REGISTRY}/vgpu-manager:${VERSION}-${OS_TAG} .

将 NVIDIA vGPU 管理器镜像推送到私有注册表(registry)

docker push ${PRIVATE_REGISTRY}/vgpu-manager:${VERSION}-${OS_TAG}