6.4. Dynamic Accelerator Slicer Operator のトラブルシューティング

手順

1. 次のコマンドを実行して、すべての DAS Operator コンポーネントのステータスを確認します。

   $ oc get pods -n das-operator

   出力例

   NAME                                    READY   STATUS    RESTARTS   AGE
   das-daemonset-6rsfd                     1/1     Running   0          5m16s
   das-daemonset-8qzgf                     1/1     Running   0          5m16s
   das-operator-5946478b47-cjfcp           1/1     Running   0          5m18s
   das-operator-5946478b47-npwmn           1/1     Running   0          5m18s
   das-operator-webhook-59949d4f85-5n9qt   1/1     Running   0          68s
   das-operator-webhook-59949d4f85-nbtdl   1/1     Running   0          68s
   das-scheduler-6cc59dbf96-4r85f          1/1     Running   0          68s
   das-scheduler-6cc59dbf96-bf6ml          1/1     Running   0          68s

2. 次のコマンドを実行して、DAS Operator コントローラーのログを検査します。

   $ oc logs -n das-operator deployment/das-operator

3. 次のコマンドを実行して、Webhook サーバーのログを確認します。

   $ oc logs -n das-operator deployment/das-operator-webhook

4. 次のコマンドを実行して、スケジューラープラグインのログを確認します。

   $ oc logs -n das-operator deployment/das-scheduler

5. 次のコマンドを実行して、デバイスプラグイン daemonset のログを確認します。

   $ oc logs -n das-operator daemonset/das-daemonset

手順

1. 次のコマンドを実行して、アクティブな AllocationClaim リソースを検査します。

   $ oc get allocationclaims -n das-operator

   出力例

   NAME                                                                                           AGE
   13950288-57df-4ab5-82bc-6138f646633e-harpatil000034jma-qh5fm-worker-f-57md9-cuda-vectoradd-0   5m
   ce997b60-a0b8-4ea4-9107-cf59b425d049-harpatil000034jma-qh5fm-worker-f-fl4wg-cuda-vectoradd-0   5m

2. 次のコマンドを実行して、特定の AllocationClaim に関する詳細情報を表示します。

   $ oc get allocationclaims -n das-operator -o yaml

   出力サンプル (切り捨て済み)

   apiVersion: inference.redhat.com/v1alpha1
   kind: AllocationClaim
   metadata:
     name: 13950288-57df-4ab5-82bc-6138f646633e-harpatil000034jma-qh5fm-worker-f-57md9-cuda-vectoradd-0
     namespace: das-operator
   spec:
     gpuUUID: GPU-9003fd9c-1ad1-c935-d8cd-d1ae69ef17c0
     migPlacement:
       size: 1
       start: 0
     nodename: harpatil000034jma-qh5fm-worker-f-57md9
     podRef:
       kind: Pod
       name: cuda-vectoradd-f4b84b678-l2m69
       namespace: default
       uid: 13950288-57df-4ab5-82bc-6138f646633e
     profile: 1g.5gb
   status:
     conditions:
     - lastTransitionTime: "2025-08-06T19:28:48Z"
       message: Allocation is inUse
       reason: inUse
       status: "True"
       type: State
     state: inUse

3. 次のコマンドを実行して、さまざまな状態のクレームを確認します。

   $ oc get allocationclaims -n das-operator -o jsonpath='{range .items[*]}{.metadata.name}{"\t"}{.status.state}{"\n"}{end}'

   出力例

   13950288-57df-4ab5-82bc-6138f646633e-harpatil000034jma-qh5fm-worker-f-57md9-cuda-vectoradd-0	inUse
   ce997b60-a0b8-4ea4-9107-cf59b425d049-harpatil000034jma-qh5fm-worker-f-fl4wg-cuda-vectoradd-0	inUse

4. 次のコマンドを実行して、AllocationClaim リソースに関連するイベントを表示します。

   $ oc get events -n das-operator --field-selector involvedObject.kind=AllocationClaim

5. 次のコマンドを実行して、NodeAccelerator リソースをチェックし、GPU ハードウェアの検出を確認します。

   $ oc get nodeaccelerator -n das-operator

   出力例

   NAME                                     AGE
   harpatil000034jma-qh5fm-worker-f-57md9   96m
   harpatil000034jma-qh5fm-worker-f-fl4wg   96m

   NodeAccelerator リソースは、DAS Operator によって検出された GPU 対応ノードを表します。

手順

1. GPU ハードウェアが搭載されたノードで、次のコマンドを実行して CDI デバイスが作成されたことを確認します。

   $ oc debug node/<node-name>

   sh-4.4# chroot /host
   sh-4.4# ls -l /var/run/cdi/

2. 次のコマンドを実行して、NVIDIA GPU Operator のステータスを確認します。

   $ oc get clusterpolicies.nvidia.com -o jsonpath='{.items[0].status.state}'

   出力には ready が表示されるはずです。

1. 次のコマンドを実行し、DASOperator リソースを編集してログの詳細レベルを引き上げます。

   $ oc edit dasoperator -n das-operator

2. operatorLogLevel フィールドを Debug または Trace に設定します。

   spec:
     operatorLogLevel: Debug

3. 変更を保存し、再起動した Pod の詳細レベルが上がっていることを確認します。