启用 Mthreads GPU 共享
介绍
我们现在通过实现大多数设备共享功能支持 mthreads.com/vgpu，类似于 nvidia-GPU，包括：
GPU 共享：每个任务可以分配一部分 GPU，而不是整个 GPU 卡，因此 GPU 可以在多个任务之间共享。
设备内存控制：可以在某种类型（例如 MTT S4000）上分配一定设备内存大小的 GPU，并确保不超过边界。
设备核心控制：可以在某种类型（例如 MTT S4000）上分配有限计算核心的 GPU，并确保不超过边界。
重要说明
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不支持多卡设备共享。
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在一个 Pod 中只能共享一个 mthreads 设备（即使有多个容器）。
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仅支持通过指定 mthreads.com/vgpu 分配独占的 mthreads GPU。
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这些功能已在 MTT S4000 上测试。
先决条件
- MT CloudNative Toolkits > 1.9.0
- 驱动版本 >= 1.2.0
启用 GPU 共享支持
- 在 mthreads 节点上部署 MT-CloudNative Toolkit（请咨询您的设备提供商以获取其软件包和文档）
注意： 安装后可以移除 mt-mutating-webhook 和 mt-gpu-scheduler（可选）。
- 在安装 HAMi 时设置 'devices.mthreads.enabled = true'
helm install hami hami-charts/hami --set scheduler.kubeScheduler.imageTag={your kubernetes version} --set device.mthreads.enabled=true -n kube-system
运行 Mthreads 任务
现在可以通过容器请求 Mthreads GPU，使用 mthreads.com/vgpu、mthreads.com/sgpu-memory 和 mthreads.com/sgpu-core 资源类型：
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: gpushare-pod-default
spec:
restartPolicy: OnFailure
containers:
- image: core.harbor.zlidc.mthreads.com:30003/mt-ai/lm-qy2:v17-mpc
imagePullPolicy: IfNotPresent
name: gpushare-pod-1
command: ["sleep"]
args: ["100000"]
resources:
limits:
mthreads.com/vgpu: 1
mthreads.com/sgpu-memory: 32
mthreads.com/sgpu-core: 8
注意1： 每个 sgpu-memory 单位表示 512M 设备内存
注意2： 您可以在 examples 文件夹中找到更多示例