13.2. 在 Compute 节点上配置 vGPU

流程

1. 以 stack 用户的身份登录 undercloud。

2. Source stackrc 文件：

   [stack@director ~]$ source ~/stackrc

3. 生成一个名为 roles_data_gpu.yaml 的新角色数据文件，其中包含 Controller、Compute 和 ComputeGpu 角色，以及 overcloud 所需的任何其他角色：

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

4. 打开 roles_data_gpu.yaml 并编辑或添加以下参数和部分：

   section/Parameter	当前值	新值
   角色评论	Role: Compute	Role: ComputeGpu
   角色名称	名称 ：Compute	name: ComputeGpu
   description	基本 Compute 节点角色	GPU Compute 节点角色
   HostnameFormatDefault	-compute-	-computegpu-
   deprecated_nic_config_name	compute.yaml	compute-gpu.yaml

5. 将 overcloud 的启用了 GPU 的 Compute 节点添加到节点定义模板( node.json 或 node.yaml )中，为 overcloud 注册启用了 GPU 的 Compute 节点。有关更多信息，请参阅 Director 安装和使用 指南中的 为 overcloud 注册节点。

6. 检查节点硬件：

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

   如需更多信息，请参阅 Director 安装和使用指南中的 创建裸机节点硬件清单。

7. 使用自定义 GPU 资源类标记您要为 GPU 工作负载指定的每个裸机节点：

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

   将 <node > 替换为 baremetal 节点的 ID。

8. 将 ComputeGpu 角色添加到节点定义文件 overcloud-baremetal-deploy.yaml 中，并定义您要分配给节点的任何预先节点放置、资源类、网络拓扑或其他属性：

   - name: Controller
     count: 3
   - name: Compute
     count: 3
   - name: ComputeGpu
     count: 1
     defaults:
       resource_class: baremetal.GPU
       network_config:
         template: /home/stack/templates/nic-config/myRoleTopology.j2 1

   1

   您可以重复使用现有的网络拓扑，或为角色创建新的自定义网络接口模板。如需更多信息，请参阅 Director 安装和使用 指南中的 自定义网络接口模板。如果您不使用 network_config 属性定义网络定义，则使用默认网络定义。

   有关您可以在节点定义文件中配置节点属性的属性的更多信息，请参阅 裸机节点置备属性。如需节点定义文件示例，请参阅 节点定义文件示例。

9. 运行置备命令为您的角色置备新节点：

   (undercloud)$ openstack overcloud node provision \
   --stack <stack> \
   [--network-config \]
   --output /home/stack/templates/overcloud-baremetal-deployed.yaml \
   /home/stack/templates/overcloud-baremetal-deploy.yaml

   • 将 & lt;stack> 替换为置备裸机节点的堆栈的名称。如果未指定，则默认为 overcloud。
   • 包含 --network-config 可选参数，为 cli-overcloud-node-network-config.yaml Ansible playbook 提供网络定义。如果您不使用 network_config 属性定义网络定义，则使用默认网络定义。

10. 在单独的终端中监控调配进度。当置备成功后，节点状态会从 available 改为 active ：

    (undercloud)$ watch openstack baremetal node list

11. 如果您没有使用 --network-config 选项运行 provisioning 命令，请在 network- environment.yaml 文件中配置 <Role>NetworkConfigTemplate 参数以指向 NIC 模板文件：

    parameter_defaults:
       ComputeNetworkConfigTemplate: /home/stack/templates/nic-configs/compute.j2
       ComputeGpuNetworkConfigTemplate: /home/stack/templates/nic-configs/<gpu_net_top>.j2
       ControllerNetworkConfigTemplate: /home/stack/templates/nic-configs/controller.j2

    将 <gpu_net_top> 替换为包含 ComputeGpu 角色的网络拓扑的文件名称，如 compute.yaml 以使用默认网络拓扑。

流程

1. 在临时 Compute 节点上安装 Red Hat Enterprise Linux 和 NVIDIA GRID 驱动程序并启动节点。

2. 在 Compute 节点上，找到您要启用的物理 GPU 设备的 vGPU 类型。对于 libvirt，虚拟 GPU 是介质设备，或者 mdev 类型设备。要发现支持的 mdev 设备，请输入以下命令：

   [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. 创建一个 gpu.yaml 文件来指定 GPU 设备的 vGPU 类型：

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

   注意

   每个物理 GPU 只支持一个虚拟 GPU 类型。如果您在此属性中指定多个 vGPU 类型，则只使用第一个类型。

4. 将更新保存到计算环境文件。

5. 使用其他环境文件将新角色和环境文件添加到堆栈中，并部署 overcloud：

   (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/overcloud-baremetal-deployed.yaml \
     -e /home/stack/templates/node-info.yaml