巧用 Docker Compose 管理 GPU 资源

2021-04-16 00:00:00 字段运行配置容器显卡

在容器中使用 GPU 一直是使用 Compose 的一个痛点！

在面向 AI 开发的大趋势下，容器化可以将环境无缝迁移，将配置环境的成本无限降低。但是，在容器中配置 CUDA 并运行 TensorFlow 一段时间内确实是个比较麻烦的时候，所以我们这里就介绍和使用它。

Enabling GPU access with Compose
Runtime options with Memory, CPUs, and GPUs
The Compose Specification
The Compose Specification - Deployment support
The Compose Specification - Build support

在 Compose 中使用 GPU 资源

如果我们部署 Docker 服务的的主机上正确安装并设置了其对应配置，且该主机上恰恰也有对应的 GPU 显卡，那么就可以在 Compose 中来定义和设置这些 GPU 显卡了。

# 需要安装的配置
$ apt-get install nvidia-container-runtime

旧版本 <= 19.03

# runtime
$ docker run --runtime=nvidia --rm nvidia/cuda nvidia-smi

新版本 >= 19.03

# with --gpus
$ docker run -it --rm --gpus all ubuntu nvidia-smi

# use device
$ docker run -it --rm --gpus \
    device=GPU-3a23c669-1f69-c64e-cf85-44e9b07e7a2a \
    ubuntu nvidia-smi

# specific gpu
$ docker run -it --rm --gpus '"device=0,2"' ubuntu nvidia-smi

# set nvidia capabilities
$ docker run --gpus 'all,capabilities=utility' --rm ubuntu nvidia-smi

对应 Compose 工具的老版本(v2.3)配置文件来说的话，想要在部署的服务当中使用 GPU 显卡资源的话，就必须使用 runtime 参数来进行配置才可以。虽然可以作为运行时为容器提供 GPU 的访问和使用，但是在该模式下并不允许对 GPU 设备的特定属性进行控制。

services:
  test:
    image: nvidia/cuda:10.2-base
    command: nvidia-smi
    runtime: nvidia
    environment:
      - NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all

在 Compose v1.28.0+ 的版本中，使用 Compose Specification 的配置文件写法，并提供了一些可以更细粒度的控制 GPU 资源的配置属性可被使用，因此可以在启动的时候来表达我们的需求。咳咳咳，那这里我们就一起看看吧！

capabilities - 必须字段

指定需要支持的功能；可以配置多个不同功能；必须配置的字段
man 7 capabilities

deploy:
  resources:
    reservations:
      devices:
        - capabilities: ["gpu"]

count

指定需要使用的GPU数量；值为int类型；与device_ids字段二选一

deploy:
  resources:
    reservations:
      devices:
        - capabilities: ["tpu"]
          count: 2

device_ids

指定使用GPU设备ID值；与count字段二选一

deploy:
  resources:
    reservations:
      devices:
        - capabilities: ["gpu"]
          device_ids: ["0", "3"]

deploy:
  resources:
    reservations:
      devices:
        - capabilities: ["gpu"]
          device_ids: ["GPU-f123d1c9-26bb-df9b-1c23-4a731f61d8c7"]

driver

指定GPU设备驱动类型

deploy:
  resources:
    reservations:
      devices:
        - capabilities: ["nvidia-compute"]
          driver: nvidia

options

指定驱动程序的特定选项

deploy:
  resources:
    reservations:
      devices:
        - capabilities: ["gpu"]
          driver: gpuvendor
          options:
            virtualization: false

咳咳咳，看也看了，说也说了，那我们就简单的编写一个示例文件，让启动的 cuda 容器服务来使用一个 GPU 设备资源，并运行得到如下输出。

services:
  test:
    image: nvidia/cuda:10.2-base
    command: nvidia-smi
    deploy:
      restart_policy:
        condition: on-failure
        delay: 5s
        max_attempts: 3
        window: 120s
      resources:
        limits:
          cpus: "0.50"
          memory: 50M
        reservations:
          cpus: "0.25"
          memory: 20M
          devices:
            - driver: nvidia
              count: 1
              capabilities: [gpu, utility]
      update_config:
        parallelism: 2
        delay: 10s
        order: stop-first

注意这里，如果设置 count: 2 的话，就会下面的输出中看到两块显卡设置的信息。如果，我们这里均未设置 count 或 device_ids 字段的话，则默认情况下将主机上所有 GPU 一同使用。

# 前台直接运行
$ docker-compose up
Creating network "gpu_default" with the default driver
Creating gpu_test_1 ... done
Attaching to gpu_test_1
test_1  | +-----------------------------------------------------------------------------+
test_1  | | NVIDIA-SMI 450.80.02    Driver Version: 450.80.02    CUDA Version: 11.1     |
test_1  | |-------------------------------+----------------------+----------------------+
test_1  | | GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
test_1  | | Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
test_1  | |                               |                      |               MIG M. |
test_1  | |===============================+======================+======================|
test_1  | |     Tesla T4            On   | 00000000:00:1E.0 Off |                     |
test_1  | | N/A   23C    P8     9W /  70W |      MiB / 15109MiB |      %      Default |
test_1  | |                               |                      |                  N/A |
test_1  | +-------------------------------+----------------------+----------------------+
test_1  |
test_1  | +-----------------------------------------------------------------------------+
test_1  | | Processes:                                                                  |
test_1  | |  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                  GPU Memory |
test_1  | |        ID   ID                                                   Usage      |
test_1  | |=============================================================================|
test_1  | |  No running processes found                                                 |
test_1  | +-----------------------------------------------------------------------------+
gpu_test_1 exited with code

当然，如果设置了 count 或 device_ids 字段的话，就可以在容器里面的程序中使用多块显卡资源了。可以通过以下部署配置文件来进行验证和使用。

services:
  test:
    image: tensorflow/tensorflow:latest-gpu
    command: python -c "import tensorflow as tf;tf.test.gpu_device_name()"
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              device_ids: ["0", "3"]
              capabilities: [gpu]

运行结果，如下所示，我们可以看到两块显卡均可以被使用到。

# 前台直接运行
$ docker-compose up
...
Created TensorFlow device (/device:GPU:0 with 13970 MB memory -> physical GPU (device: 0, name: Tesla T4, pci bus id: 0000:00:1b.0, compute capability: 7.5)
...
Created TensorFlow device (/device:GPU:1 with 13970 MB memory) -> physical GPU (device: 1, name: Tesla T4, pci bus id: 0000:00:1e.0, compute capability: 7.5)
...
gpu_test_1 exited with code

本文转载自：「 Ecsape 的博客」，原文：http://t.cn/A6c6d4l1 ，版权归原作者所有。

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