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NVIDIA GPU 驱动安装

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1. 安装驱动

1.1 查看系统是否识别显卡

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lspci | grep -i vga

03:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation GP102 [TITAN X] (rev a1)
0a:00.0 VGA compatible controller: Matrox Electronics Systems Ltd. G200eR2 (rev 01)

识别出显卡为 NVIDIA 的 TITAN X。

1.2 禁用 nouveau

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lsmod | grep nouveau

如果有输出，说明 nouveau 已经加载，需要禁用。如果没有输出，则可以跳过此操作。

  • Ubuntu 系统
  1. 关闭自动更新
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sed -i.bak 's/1/0/' /etc/apt/apt.conf.d/10periodic

编辑配置文件：

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vim /etc/apt/apt.conf.d/50unattended-upgrades

去掉以下内容的注释

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Unattended-Upgrade::Package-Blacklist {
    "linux-image-*";
    "linux-headers-*";
};
  1. 编辑系统 blacklist
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vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

添加以下配置禁用 nouveau

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blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
  1. 更新 initramfs
1

update-initramfs -u
  1. 重启系统
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reboot
  • CentOS 系统
  1. 编辑系统 blacklist
1

vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

添加配置禁用 nouveau

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blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
  1. 更新 initramfs
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mv /boot/initramfs-$(uname -r).img /boot/initramfs-$(uname -r).img.bak
dracut /boot/initramfs-$(uname -r).img $(uname -r)
  1. 重启系统
1

reboot
  • 验证是否禁用成功
1

lsmod | grep nouveau

此时不应该有输出。

1.3 安装驱动

  • 安装 GCC
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apt install build-essential gcc-9 g++-9
update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-9 90 --slave /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-9 --slave /usr/bin/gcov gcov /usr/bin/gcov-9
  • 下载驱动

访问 https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx 选择对应的驱动版本下载。这里以 Linux 64-bit 的 TITAN X 驱动为例:

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wget https://cn.download.nvidia.com/XFree86/Linux-x86_64/535.146.02/NVIDIA-Linux-x86_64-535.146.02.run
  • 安装驱动
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chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-535.146.02.run
./NVIDIA-Linux-x86_64-535.146.02.run
  • 重启系统
1

reboot
  • 验证是否安装成功
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nvidia-smi

2. 安装 nvidia-container-runtime

2.1 安装 Containerd

  • 添加源
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apt-get update
apt-get install -y ca-certificates curl gnupg lsb-release

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mkdir -p /etc/apt/keyrings
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/docker.gpg

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echo \
"deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
$(lsb_release -cs) stable" | tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null
  • 安装 containerd
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apt update
apt install containerd.io=1.6.31-1
  • 生成 containerd 配置文件 toml
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mkdir -p /etc/containerd
containerd config default > /etc/containerd/config.toml
  • 修改 containerd 配置文件
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sed -i 's#root = "/var/lib/containerd"#root = "/data/containerd"#g' /etc/containerd/config.toml
sed -i 's#state = "/run/containerd"#state = "/data/run/containerd"#g' /etc/containerd/config.toml
sed -i 's#sandbox_image = "registry.k8s.io/pause:3.6"#sandbox_image = "registry.aliyuncs.com/google_containers/pause:3.9"#g' /etc/containerd/config.toml
sed -i 's#SystemdCgroup = false#SystemdCgroup = true#g' /etc/containerd/config.toml
  • 重启 containerd
1

systemctl restart containerd

2.2 安装 nvidia-container-runtime

  • Ubuntu 系统，参考[1]
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curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-container-runtime/gpgkey | apt-key add -
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-container-runtime/$distribution/nvidia-container-runtime.list | tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-runtime.list
apt-get update

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apt-get install -y nvidia-container-runtime
  • CentOS 系统
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distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-container-runtime/$distribution/nvidia-container-runtime.repo | tee /etc/yum.repos.d/nvidia-container-runtime.repo

1

yum install -y nvidia-container-runtime

2.3 Docker 配置

  • 更新 Docker 配置

配置 Docker 开启 GPU 支持

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vim /etc/docker/daemon.json

添加以下内容：

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{
  "default-runtime": "nvidia",
  "runtimes": {
    "nvidia": {
      "path": "/usr/bin/nvidia-container-runtime",
      "runtimeArgs": []
    }
  }
}
  • 重启 Docker
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systemctl daemon-reload
systemctl restart docker
  • 验证安装结果
1

docker run --rm --gpus all registry.cn-beijing.aliyuncs.com/opshub/ubuntu nvidia-smi

此时可以看到输出的 GPU 信息。

2.4 Containerd 配置

  • 更新 Containerd 配置
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vim /etc/containerd/config.toml

在与 plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".containerd.runtimes 中添加：

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        [plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".containerd.runtimes.nvidia]
          privileged_without_host_devices = false
          runtime_engine = ""
          runtime_root = ""
          runtime_type = "io.containerd.runc.v2"
          [plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".containerd.runtimes.nvidia.options]
            BinaryName = "/usr/bin/nvidia-container-runtime"
            CriuImagePath = ""
            CriuPath = ""
            CriuWorkPath = ""
            IoGid = 0
            IoUid = 0
            NoNewKeyring = false
            NoPivotRoot = false
            Root = ""
            ShimCgroup = ""
            SystemdCgroup = true

将默认的 runtime 设置为 nvidia

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    [plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".containerd]
      default_runtime_name = "nvidia"
  • 重启 Containerd
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systemctl daemon-reload
systemctl restart containerd
  • 验证安装结果
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export IMAGE=registry.cn-beijing.aliyuncs.com/opshub/ubuntu
nerdctl run --rm --gpus all $IMAGE nvidia-smi

3. 安装 CUDA Toolkit

CUDA 是 NVIDIA 推出的通用并行计算架构，用于在 GPU 上进行通用计算。CUDA Toolkit 是 CUDA 的开发工具包，包含了编译器（NVCC）、库、调试器等工具。

3.1 检查系统是否支持

参考 https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html#system-requirements 有最新的 CUDA 对 CPU 架构、操作系统、GCC 版本、GLIBC 版本的依赖要求。

  • 检查系统版本
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uname -m && cat /etc/os-release
  • 检查 GCC 版本
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gcc --version
  • 检查 GLIBC 版本
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ldd --version

3.2 兼容性说明

使用 nvidia-smi 命令可以看到一个 CUDA 的版本号，但这个版本号是 CUDA driver libcuda.so 的版本号，不是 CUDA Toolkit 的版本号。

如上图 CUDA driver 是向后兼容的，即支持之前的 CUDA Toolkit 版本。

如上图，CUDA driver 支持向前的次要版本兼容，即大版本号相同就支持。参考[2]。

3.3 安装 CUDA

  • 下载 CUDA

前往 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 选择对应的版本下载。这里以 Ubuntu 20.04 的 runfile(local) 为例：

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wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.3.1/local_installers/cuda_12.3.1_545.23.08_linux.run
  • 安装 CUDA
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sh cuda_12.3.1_545.23.08_linux.run
  • 添加环境变量
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vim ~/.bashrc

增加以下内容：

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export PATH=$PATH:$PATH:/usr/local/cuda/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64
export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda

使环境变量立即生效：

1

source ~/.bashrc
  • 验证安装结果
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nvcc -V

4. 安装 cuDNN

cuDNN 是 NVIDIA 基于 CUDA 开发的深度神经网络加速库。

  • 检查 cuDNN 依赖

前往 https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/support-matrix/index.html 查看 cuDNN 与 CUDA、Driver、操作系统的兼容性是否满足要求。

  • 下载 cudnn

前往 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 下载对应的版本，选择 Local Installer for Linux x86_64 (Tar) ，会得到一个 tar.xz 的压缩包。

  • 解压 cudnn
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tar -xvf cudnn-linux-*-archive.tar.xz
  • 安装 cudnn
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cp cudnn-*-archive/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
cp -P cudnn-*-archive/lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

5. 开启持久模式

使用 nvidia-smi -pm 1 能够开启持久模式，但重启后会失效，同时使用 nvidia-smi 的方式已经被归档，推荐使用 nvidia-persistenced 常驻进程。

开启持久模式之后，驱动一直会被加载，会消耗更多能源，但能有效改善各种显卡故障。

  • 新建配置文件
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cat <<EOF > /lib/systemd/system/nvidia-persistenced.service

[Unit]
Description=NVIDIA Persistence Daemon
After=syslog.target

[Service]
Type=forking
PIDFile=/var/run/nvidia-persistenced/nvidia-persistenced.pid
Restart=always
ExecStart=/usr/bin/nvidia-persistenced --verbose
ExecStopPost=/bin/rm -rf /var/run/nvidia-persistenced/*
TimeoutSec=300

[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF
  • 启动持久模式
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systemctl start nvidia-persistenced
  • 查看服务状态
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systemctl status nvidia-persistenced
  • 开机启动持久模式
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systemctl enable nvidia-persistenced

如果装配了 NVLink 或者 NVSwitch ，还需要安装 nvidia-fabricmanager，否则无法正常工作。

  • 下载 nvidia-fabricmanager

在 https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/ 找到合适的版本。

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wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/nvidia-fabricmanager-535_535.129.03-1_amd64.deb
  • 安装 nvidia-fabricmanager
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apt install ./nvidia-fabricmanager-535_535.129.03-1_amd64.deb
  • 启动 nvidia-fabricmanager 服务
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systemctl start nvidia-fabricmanager
  • 查看 nvidia-fabricmanager 服务
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systemctl status nvidia-fabricmanager
  • 开机自启
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systemctl enable nvidia-fabricmanager

7. 安装 InfiniBand 驱动

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wget https://content.mellanox.com/ofed/MLNX_OFED-4.9-5.1.0.0/MLNX_OFED_LINUX-4.9-5.1.0.0-ubuntu20.04-x86_64.tgz

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tar zxf MLNX_OFED_LINUX-4.9-5.1.0.0-ubuntu20.04-x86_64.tgz
cd MLNX_OFED_LINUX-4.9-5.1.0.0-ubuntu20.04-x86_64
./mlnxofedinstall

然后重启机器，可以查看驱动状态

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systemctl status openibd

● openibd.service - openibd - configure Mellanox devices
     Loaded: loaded (/lib/systemd/system/openibd.service; enabled; vendor preset: enabled)
     Active: active (exited) since Mon 2024-03-11 15:30:58 CST; 1 weeks 0 days ago
       Docs: file:/etc/infiniband/openib.conf
    Process: 2261 ExecStart=/etc/init.d/openibd start bootid=65648015406c4b88b831c8b907ad4ec6 (code=exited, status=0/SUCCESS)
   Main PID: 2261 (code=exited, status=0/SUCCESS)
      Tasks: 0 (limit: 618654)
     Memory: 24.6M
     CGroup: /system.slice/openibd.service

通过 ibstat 可以查看设备信息

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ibstat

ibstat
CA 'mlx5_0'
	CA type: MT4123
	Number of ports: 1
	Firmware version: 20.35.1012
	Hardware version: 0
	Node GUID: 0x946dae03008bcc68
	System image GUID: 0x946dae03008bcc68
	Port 1:
		State: Active
		Physical state: LinkUp
		Rate: 200
		Base lid: 124
		LMC: 0
		SM lid: 1
		Capability mask: 0xa651e848
		Port GUID: 0x946dae03008bcc68
		Link layer: InfiniBand
CA 'mlx5_1'
	CA type: MT4123
	Number of ports: 1
	Firmware version: 20.35.1012
	Hardware version: 0
	Node GUID: 0x946dae03008bcc3c
	System image GUID: 0x946dae03008bcc3c
	Port 1:
		State: Active
		Physical state: LinkUp
		Rate: 200
		Base lid: 126
		LMC: 0
		SM lid: 1
		Capability mask: 0xa651e848
		Port GUID: 0x946dae03008bcc3c
		Link layer: InfiniBand

8. 加入 K8s 集群

8.1 修改 Hostname

1

export HOSTNAME=k8s-worker-gpu-01

1

hostnamectl set-hostname ${HOSTNAME}

8.2 初始化内核参数

1

opscli task -f ~/.ops/tasks/set-host.yaml

8.3 安装 K8s 基础组件

  • 添加 K8s 源

https://developer.aliyun.com/mirror/kubernetes/ 1.28 以下版本添加

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curl https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/apt/doc/apt-key.gpg | apt-key add -

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cat <<EOF >/etc/apt/sources.list.d/kubernetes.list
deb https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/apt/ kubernetes-xenial main
EOF

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apt-get update
  • 安装 K8s 基础组件
1

export K8S_VERSION=1.27.6

1

apt-get install kubeadm=${K8S_VERSION}-00 kubelet=${K8S_VERSION}-00 kubectl=${K8S_VERSION}-00 -y

8.4 加入集群

  • 生成 Token

在 master 节点生成 token

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kubeadm token create --print-join-command
  • 加入集群
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kubeadm join x.x.x.x:6443 --token xxx \
    --discovery-token-ca-cert-hash sha256:xxx

8.5 创建测试的 Pod

  • 创建 Pod

国内

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export IMAGE=registry.cn-beijing.aliyuncs.com/opshub/nvidia-cuda:12.3.2-base-ubuntu22.04

海外

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export IMAGE=hubimage/nvidia-cuda:12.3.2-base-ubuntu22.04

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kubectl apply -f - <<EOF
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: gpu-demo
spec:
  nodeName: ${HOSTNAME}
  containers:
    - name: gpu-demo
      image: ${IMAGE}
      command: ["nvidia-smi"]
      resources:
        requests:
          tencent.com/vcuda-core: 400
        limits:
          tencent.com/vcuda-core: 400
EOF
  • 查看 Pod 状态
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kubectl logs gpu-demo
  • 删除 Pod
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kubectl delete pod gpu-demo

9. 部署 k8s-rdma-shared-dev-plugin

为了让 Kubernetes 能够发现 RDMA 设备，比如 IfiniBand ，并且被多个 Pod 使用，需要安装 k8s-rdma-shared-dev-plugin。

  • 安装 k8s-rdma-shared-dev-plugin
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kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/shaowenchen/hubimage/main/network/k8s-rdma-shared-dev-plugin.yaml
  • 修改配置文件
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kubectl -n kube-system edit cm rdma-devices
  • Pod 中配置使用

在 spec 中配置 rdma/ib 就可以使用了。

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spec:
  containers:
    - command:
        - /bin/sh
        - -c
        - mkdir -p /var/run/sshd; /usr/sbin/sshd;bash llama_distributed_v3.0_check.sh
      resources:
        limits:
          cpu: "64"
          memory: 950Gi
          rdma/ib: "8"
          tencent.com/vcuda-core: "800"
        requests:
          cpu: "64"
          memory: 950Gi
          rdma/ib: "8"
          tencent.com/vcuda-core: "800"

10. 参考

  1. https://nvidia.github.io/nvidia-container-runtime/
  2. https://tianzhipeng-git.github.io/2023/11/21/cuda-version.html
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