12.2. コンピュートノードでの仮想 GPU の設定

手順

1. アンダークラウドに stack ユーザーとしてログインします。

2. stackrc ファイルを取得します。

   [stack@director ~]$ source ~/stackrc

3. roles_data_gpu.yaml という名前で、Controller、Compute、および ComputeGpu ロールが含まれる新しいロールデータファイルを生成します。

   (undercloud)$ openstack overcloud roles \
     generate -o /home/stack/templates/roles_data_gpu.yaml \
     Compute:ComputeGpu Compute Controller

4. roles_data_gpu.yaml を開き、以下のパラメーターおよびセクションを編集または追加します。

   セクション/パラメーター	現在の値	新しい値
   ロールのコメント	Role: Compute	Role: ComputeGpu
   ロール名	Compute	ComputeGpu
   description	Basic Compute Node role	GPU Compute Node role
   ImageDefault	該当なし	overcloud-full-gpu
   HostnameFormatDefault	-compute-	-computegpu-
   deprecated_nic_config_name	compute.yaml	compute-gpu.yaml

5. オーバークラウド用の GPU 対応コンピュートノードをノード定義のテンプレート node.json または node.yaml に追加して、そのノードを登録します。詳細は、director のインストールと使用方法 の オーバークラウドノードの登録 を参照してください。

6. ノードのハードウェアを検査します。

   (undercloud)$ openstack overcloud node introspect --all-manageable \
    --provide

   詳細は、Director Installation and Usage ガイドの Creating an inventory of the bare-metal node hardware を参照してください。

7. 仮想 GPU コンピュートノード用の compute-vgpu-nvidia オーバークラウドフレーバーを作成します。

   (undercloud)$ openstack flavor create --id auto \
     --ram <ram_size_mb> --disk <disk_size_gb> \
     --vcpus <no_vcpus> compute-vgpu-nvidia

   • <ram_size_mb> をベアメタルノードの RAM (MB 単位) に置き換えます。
   • <disk_size_gb> をベアメタルノード上のディスク容量 (GB 単位) に置き換えます。

   • <no_vcpus> をベアメタルノードの CPU 数に置き換えます。

     注記

     これらの属性は、インスタンスのスケジューリングには使用されません。ただし Compute スケジューラーは、ディスク容量を使用してルートパーティションのサイズを決定します。

8. ノードリストを取得して UUID を把握します。

   (undercloud)$ openstack baremetal node list

9. GPU 負荷用に指定する各ベアメタルノードに、カスタムの GPU リソースクラスをタグ付けします。

   (undercloud)$ openstack baremetal node set \
    --resource-class baremetal.GPU <node>

   <node> をベアメタルノードの ID に置き換えてください。

10. compute-vgpu-nvidia フレーバーをカスタムの GPU リソースクラスに関連付けます。

    (undercloud)$ openstack flavor set \
     --property resources:CUSTOM_BAREMETAL_GPU=1 \
      compute-vgpu-nvidia

    Bare Metal サービスノードのリソースクラスに対応するカスタムリソースクラスの名前を指定するには、リソースクラスを大文字に変換し、すべての句読点をアンダースコアに置き換え、CUSTOM_ の接頭辞を追加します。

    注記

    フレーバーが要求できるのは、ベアメタルリソースクラスの 1 つのインスタンスだけです。

11. 以下のフレーバー属性を設定して、Compute スケジューラーがインスタンスのスケジューリングにベアメタルフレーバー属性を使用するのを防ぎます。

    (undercloud)$ openstack flavor set \
     --property resources:VCPU=0 --property resources:MEMORY_MB=0 \
     --property resources:DISK_GB=0 compute-vgpu-nvidia

12. ロールが作成されたことを確認するには、以下のコマンドを入力します。

    (undercloud)$ openstack overcloud profiles list

手順

1. Red Hat Enterprise Linux と NVIDIA GRID ドライバーを一時コンピュートノードにインストールし、そのノードを起動します。

2. コンピュートノードで、有効にする物理 GPU デバイスに対応する仮想 GPU の種別を確認します。libvirt の場合、仮想 GPU は仲介デバイスまたは mdev 種別のデバイスです。サポートされている mdev デバイスを検出するには、以下のコマンドを入力します。

   [root@overcloud-computegpu-0 ~]# ls /sys/class/mdev_bus/0000\:06\:00.0/mdev_supported_types/
   nvidia-11  nvidia-12  nvidia-13  nvidia-14  nvidia-15  nvidia-16  nvidia-17  nvidia-18  nvidia-19  nvidia-20  nvidia-21  nvidia-210  nvidia-22
   
   [root@overcloud-computegpu-0 ~]# cat /sys/class/mdev_bus/0000\:06\:00.0/mdev_supported_types/nvidia-18/description
   num_heads=4, frl_config=60, framebuffer=2048M, max_resolution=4096x2160, max_instance=4

3. ComputeGpu ロールの Net::SoftwareConfig を network-environment.yaml ファイルに登録します。

   resource_registry:
     OS::TripleO::Compute::Net::SoftwareConfig: /home/stack/templates/nic-configs/compute.yaml
     OS::TripleO::ComputeGpu::Net::SoftwareConfig: /home/stack/templates/nic-configs/compute-gpu.yaml
     OS::TripleO::Controller::Net::SoftwareConfig: /home/stack/templates/nic-configs/controller.yaml

4. 以下のパラメーターを node-info.yaml ファイルに追加して、GPU コンピュートノードの数および GPU が指定されたコンピュートノード用に使用するフレーバーを指定します。

   parameter_defaults:
     OvercloudControllerFlavor: control
     OvercloudComputeFlavor: compute
     OvercloudComputeGpuFlavor: compute-vgpu-nvidia
     ControllerCount: 1
     ComputeCount: 0
     ComputeGpuCount: 1

5. gpu.yaml ファイルを作成し、GPU デバイスの仮想 GPU 種別を指定します。

   parameter_defaults:
     ComputeGpuExtraConfig:
       nova::compute::vgpu::enabled_vgpu_types:
         - nvidia-18

   注記

   各物理 GPU がサポートするのは 1 つの仮想 GPU 種別だけです。この属性で複数の仮想 GPU 種別を指定した場合は、最初の種別だけが使用されます。

6. 更新内容を Compute 環境ファイルに保存します。

7. その他の環境ファイルと共に新しいロールファイルおよび環境ファイルをスタックに追加して、オーバークラウドをデプロイします。

   (undercloud)$ openstack overcloud deploy --templates \
     -e [your environment files] \
     -r /home/stack/templates/roles_data_gpu.yaml \
     -e /home/stack/templates/network-environment.yaml \
     -e /home/stack/templates/gpu.yaml \
     -e /home/stack/templates/node-info.yaml