第6章 Dynamic Accelerator Slicer (DAS) Operator

手順

1. MIG をサポートするように NVIDIA GPU Operator を設定します。

   1. OpenShift Container Platform Web コンソールで、Operators Installed Operators に移動します。
   2. インストールされている Operator の一覧から NVIDIA GPU Operator を選択します。
   3. ClusterPolicy タブをクリックし、Create ClusterPolicy をクリックします。

   4. YAML エディターで、デフォルトのコンテンツを以下のクラスターポリシー設定に置き換えて、デフォルトの NVIDIA デバイスプラグインを無効にし、MIG サポートを有効にします。

      apiVersion: nvidia.com/v1
      kind: ClusterPolicy
      metadata:
        name: gpu-cluster-policy
      spec:
        daemonsets:
          rollingUpdate:
            maxUnavailable: "1"
          updateStrategy: RollingUpdate
        dcgm:
          enabled: true
        dcgmExporter:
          config:
            name: ""
          enabled: true
          serviceMonitor:
            enabled: true
        devicePlugin:
          config:
            default: ""
            name: ""
          enabled: false
          mps:
            root: /run/nvidia/mps
        driver:
          certConfig:
            name: ""
          enabled: true
          kernelModuleConfig:
            name: ""
          licensingConfig:
            configMapName: ""
            nlsEnabled: true
          repoConfig:
            configMapName: ""
          upgradePolicy:
            autoUpgrade: true
            drain:
              deleteEmptyDir: false
              enable: false
              force: false
              timeoutSeconds: 300
            maxParallelUpgrades: 1
            maxUnavailable: 25%
            podDeletion:
              deleteEmptyDir: false
              force: false
              timeoutSeconds: 300
            waitForCompletion:
              timeoutSeconds: 0
          useNvidiaDriverCRD: false
          useOpenKernelModules: false
          virtualTopology:
            config: ""
        gdrcopy:
          enabled: false
        gds:
          enabled: false
        gfd:
          enabled: true
        mig:
          strategy: mixed
        migManager:
          config:
            default: ""
            name: default-mig-parted-config
          enabled: true
          env:
            - name: WITH_REBOOT
              value: 'true'
            - name: MIG_PARTED_MODE_CHANGE_ONLY
              value: 'true'
        nodeStatusExporter:
          enabled: true
        operator:
          defaultRuntime: crio
          initContainer: {}
          runtimeClass: nvidia
          use_ocp_driver_toolkit: true
        sandboxDevicePlugin:
          enabled: true
        sandboxWorkloads:
          defaultWorkload: container
          enabled: false
        toolkit:
          enabled: true
          installDir: /usr/local/nvidia
        validator:
          plugin:
            env:
            - name: WITH_WORKLOAD
              value: "false"
          cuda:
            env:
            - name: WITH_WORKLOAD
              value: "false"
        vfioManager:
          enabled: true
        vgpuDeviceManager:
          enabled: true
        vgpuManager:
          enabled: false

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   5. Create をクリックして、クラスターポリシーを適用します。
   6. Workloads Pods に移動し、nvidia-gpu-operator namespace を選択して、クラスターポリシーのデプロイを監視します。

   7. NVIDIA GPU Operator クラスターポリシーが Ready 状態になるまで待ちます。これは、以下の方法でモニターできます。

      1. Operators Installed Operators NVIDIA GPU Operator に移動します。
      2. ClusterPolicy タブをクリックし、ステータスに ready が表示されていることを確認します。
   8. nvidia-gpu-operator namespace を選択し、Workloads Pods に移動して、NVIDIA GPU Operator namespace のすべての Pod が実行されていることを確認します。

   9. MIG モードを有効にするために MIG 対応 GPU でノードにラベルを付けます。

      1. Compute Nodes に移動します。
      2. MIG 対応 GPU を持つノードを選択します。
      3. Actions Edit Labels をクリックします。
      4. ラベル nvidia.com/mig.config=all-enabled を追加します。
      5. Save をクリックします。

      6. MIG 対応の GPU が設定された各ノードで繰り返します。

         重要

         MIG ラベルを適用すると、ラベルが付けられたノードが再起動し、MIG モードが有効になります。ノードがオンラインに戻るのを待ってから続行します。

   10. nvidia.com/mig.config=all-enabled ラベルが Labels セクションに表示されることを確認して、GPU ノードで MIG モードが正常に有効になっていることを確認します。ラベルを見つけるには、Compute Nodes に移動し、GPU ノードを選択して、Details タブをクリックします。
2. OpenShift Container Platform Web コンソールで、Operators OperatorHub をクリックします。
3. フィルターボックスで Dynamic Accelerator Slicer または DAS を検索し、DAS Operator を見つけます。
4. Dynamic Accelerator Slicer を選択し、Install をクリックします。

5. Install Operator ページで以下を行います。

   1. インストールモードの場合は、All namespaces on the cluster (default) を選択します。
   2. Installed Namespace Operator recommended Namespace: Project das-operator を選択します。
   3. 新規 namespace を作成する場合、名前空間名として das-operator を入力します。
   4. 更新チャネルを選択します。
   5. 承認ストラテジーの場合は、Automatic または Manual を選択します。
6. Install をクリックします。
7. OpenShift Container Platform Web コンソールで、Operators Installed Operators をクリックします。
8. リストから DAS Operator を選択します。
9. Provided APIs テーブルの列で、DASOperator をクリックします。これにより、Operator details ページの DASOperator タブに移動します。
10. Create DASOperator をクリックします。これにより、Create DASOperator YAML ビューに移動します。

11. YAML エディターで、以下の例を貼り付けます。

    DASOperator CR の例

    apiVersion: inference.redhat.com/v1alpha1
    kind: DASOperator
    metadata:
      name: cluster 

    1

    
      namespace: das-operator
    spec:
      logLevel: Normal
      operatorLogLevel: Normal
      managementState: Managed

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    1

    DASOperator CR の名前は cluster でなければなりません。

12. Create をクリックします。

1. Operators Installed Operators ページに移動します。
2. Status が Succeeded で、Dynamic Accelerator Slicer が das-operator namespace に一覧表示されていることを確認します。

1. Workloads Pods ページに移動し、das-operator namespace を選択します。

2. すべての DAS Operator コンポーネント Pod が実行されていることを確認します。

   • das-operator Pod (main Operator コントローラー)
   • das-operator-webhook Pod (webhook サーバー)
   • das-scheduler Pod (scheduler プラグイン)
   • Das-daemonset Pod (MIG 互換の GPU を持つノードのみ)

1. Operators Installed Operators ページに移動し、Operator Subscriptions および Install Plans タブで Status にエラーがあるかどうかを検査します。
2. Workloads Pods ページに移動し、das-operator namespace で Pod のログを確認します。

手順

1. MIG をサポートするように NVIDIA GPU Operator を設定します。

   1. 以下のクラスターポリシーを適用して、デフォルトの NVIDIA デバイスプラグインを無効にし、MIG サポートを有効にします。以下の内容で gpu-cluster-policy.yaml という名前のファイルを作成します。

      apiVersion: nvidia.com/v1
      kind: ClusterPolicy
      metadata:
        name: gpu-cluster-policy
      spec:
        daemonsets:
          rollingUpdate:
            maxUnavailable: "1"
          updateStrategy: RollingUpdate
        dcgm:
          enabled: true
        dcgmExporter:
          config:
            name: ""
          enabled: true
          serviceMonitor:
            enabled: true
        devicePlugin:
          config:
            default: ""
            name: ""
          enabled: false
          mps:
            root: /run/nvidia/mps
        driver:
          certConfig:
            name: ""
          enabled: true
          kernelModuleConfig:
            name: ""
          licensingConfig:
            configMapName: ""
            nlsEnabled: true
          repoConfig:
            configMapName: ""
          upgradePolicy:
            autoUpgrade: true
            drain:
              deleteEmptyDir: false
              enable: false
              force: false
              timeoutSeconds: 300
            maxParallelUpgrades: 1
            maxUnavailable: 25%
            podDeletion:
              deleteEmptyDir: false
              force: false
              timeoutSeconds: 300
            waitForCompletion:
              timeoutSeconds: 0
          useNvidiaDriverCRD: false
          useOpenKernelModules: false
          virtualTopology:
            config: ""
        gdrcopy:
          enabled: false
        gds:
          enabled: false
        gfd:
          enabled: true
        mig:
          strategy: mixed
        migManager:
          config:
            default: ""
            name: default-mig-parted-config
          enabled: true
          env:
            - name: WITH_REBOOT
              value: 'true'
            - name: MIG_PARTED_MODE_CHANGE_ONLY
              value: 'true'
        nodeStatusExporter:
          enabled: true
        operator:
          defaultRuntime: crio
          initContainer: {}
          runtimeClass: nvidia
          use_ocp_driver_toolkit: true
        sandboxDevicePlugin:
          enabled: true
        sandboxWorkloads:
          defaultWorkload: container
          enabled: false
        toolkit:
          enabled: true
          installDir: /usr/local/nvidia
        validator:
          plugin:
            env:
            - name: WITH_WORKLOAD
              value: "false"
          cuda:
            env:
            - name: WITH_WORKLOAD
              value: "false"
        vfioManager:
          enabled: true
        vgpuDeviceManager:
          enabled: true
        vgpuManager:
          enabled: false

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   2. 以下のコマンドを実行してクラスターポリシーを適用します。

      $ oc apply -f gpu-cluster-policy.yaml

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   3. 次のコマンドを実行して、NVIDIA GPU Operator クラスターポリシーが Ready 状態になったことを確認します。

      $ oc get clusterpolicies.nvidia.com gpu-cluster-policy -w

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      STATUS 列の 準備完了 が表示されるまで待ちます。

      出力例

      NAME                 STATUS   AGE
      gpu-cluster-policy   ready    2025-08-14T08:56:45Z

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   4. 次のコマンドを実行して、NVIDIA GPU Operator namespace のすべての Pod が実行されていることを確認します。

      $ oc get pods -n nvidia-gpu-operator

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      すべての Pod に Running または Completed のステータスが表示されます。

   5. 以下のコマンドを実行して MIG 対応 GPU でノードにラベルを付け、MIG モードを有効にします。

      $ oc label node $NODE_NAME nvidia.com/mig.config=all-enabled --overwrite

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      $NODE_NAME を、MIG 対応の GPU を搭載した各ノードの名前に置き換えます。

      重要

      MIG ラベルを適用すると、ラベルが付けられたノードが再起動し、MIG モードが有効になります。ノードがオンラインに戻るのを待ってから続行します。

   6. 以下のコマンドを実行して、ノードが MIG モードを正常に有効化していることを確認します。

      $ oc get nodes -l nvidia.com/mig.config=all-enabled

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2. DAS Operator の namespace を作成します。

   1. das-operator namespace を定義する以下の Namespace カスタムリソース(CR)を作成し、YAML を das-namespace.yaml ファイルに保存します。

      apiVersion: v1
      kind: Namespace
      metadata:
        name: das-operator
        labels:
          name: das-operator
          openshift.io/cluster-monitoring: "true"

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   2. 以下のコマンドを実行して namespace を作成します。

      $ oc create -f das-namespace.yaml

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3. 以下のオブジェクトを作成して、直前の手順で作成した namespace に DAS Operator をインストールします。

   1. 以下の OperatorGroup CR を作成し、YAML を das-operatorgroup.yaml ファイルに保存します。

      apiVersion: operators.coreos.com/v1
      kind: OperatorGroup
      metadata:
        generateName: das-operator-
        name: das-operator
        namespace: das-operator

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   2. 以下のコマンドを実行して OperatorGroup CR を作成します。

      $ oc create -f das-operatorgroup.yaml

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   3. 以下の Subscription CR を作成し、YAML を das-sub.yaml ファイルに保存します。

      Subscription の例

      apiVersion: operators.coreos.com/v1alpha1
      kind: Subscription
      metadata:
        name: das-operator
        namespace: das-operator
      spec:
        channel: "stable"
        installPlanApproval: Automatic
        name: das-operator
        source: redhat-operators
        sourceNamespace: openshift-marketplace

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   4. 以下のコマンドを実行して Subscription オブジェクトを作成します。

      $ oc create -f das-sub.yaml

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   5. das-operator プロジェクトに切り替えます。

      $ oc project das-operator

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   6. 以下の DASOperator CR を作成し、YAML を das-dasoperator.yaml ファイルに保存します。

      DASOperator CR の例

      apiVersion: inference.redhat.com/v1alpha1
      kind: DASOperator
      metadata:
        name: cluster 

      1

      
        namespace: das-operator
      spec:
        managementState: Managed
        logLevel: Normal
        operatorLogLevel: Normal

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      1

      DASOperator CR の名前は cluster でなければなりません。

   7. 次のコマンドを実行して、dasoperator CR を作成します。

      oc create -f das-dasoperator.yaml

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