内容简介:多人共享的GPU服务器最大的痛点在于,每个人都希望拥有root权限并且过度自信。笔者接手实验室的服务器管理以来,尝试LXD容器作为虚拟化方案至今已有一年多。机器多为4卡TitanXP或4卡2080Ti,近30个人共享使用。总体上,LXD虚拟化方案运行稳定,使用方便,配合一系列脚本,能够极大的解放管理员,降低工作量。Google搜索LXD+GPU能够找到大量的中英文资料,因此本文只会简述安装和配置过程,着重分享不同环境下的挑战和解决方案。
多人共享的GPU服务器最大的痛点在于,每个人都希望拥有root权限并且过度自信。
笔者接手实验室的服务器管理以来,尝试LXD容器作为虚拟化方案至今已有一年多。机器多为4卡TitanXP或4卡2080Ti,近30个人共享使用。总体上,LXD虚拟化方案运行稳定,使用方便,配合一系列脚本,能够极大的解放管理员,降低工作量。
Google搜索LXD+GPU能够找到大量的中英文资料,因此本文只会简述安装和配置过程,着重分享不同环境下的挑战和解决方案。
笔者也将说明文档共享出来,供大家参考使用: https://deserts.gitbook.io/gpu/manual
安装配置
宿主机驱动配置
笔者习惯使用Ubuntu服务器版系统。首先安装英伟达显卡驱动,CUDA在宿主机上并非必要。
apt install git gcc g++ make cmake build-essential curl -y apt-get remove --purge nvidia* -y #把 nouveau 驱动加入黑名单并禁用用 nouveau 内核模块 # 在文件 blacklist-nouveau.conf 中加入如下内容 echo "blacklist nouveau" >> /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf echo "options nouveau modeset=0" >> /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf # 保存退出,执行 update-initramfs -u
#给驱动run文件赋予执行权限: sudo chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-<版本>.run #后面的参数非常重要,不可省略: sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-<版本>.run --no-opengl-files
安装nvidia-container-runtime,这样在容器中可以直接调用宿主机的显卡驱动。
# Add the package repositories curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | apt-key add - distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list apt-get update apt install libnvidia-container-dev libnvidia-container-tools nvidia-container-runtime -y
宿主机LXD配置
安装ZFS并配置,使用ZFS作为LXD的存储管理工具。ZFS文件系统开启去重。
apt install zfsutils-linux zpool create tank /dev/sda zfs create tank/lxd zfs set dedup=on tank/lxd
安装LXD
snap install lxd
换源和拉取镜像
lxc remote add tuna-images https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/lxc-images/ --protocol=simplestreams --public lxc image copy tuna-images:ubuntu/18.04 local: --alias ubuntu/18.04 --copy-aliases --public
初始化LXD,注意ZFS pool使用上面创建的,是否使用网桥视情况而定。
lxd init
Would you like to use LXD clustering? (yes/no) [default=no]: Do you want to configure a new storage pool? (yes/no) [default=yes]: Name of the new storage pool [default=default]: Name of the storage backend to use (btrfs, ceph, dir, lvm, zfs) [default=zfs]: Create a new ZFS pool? (yes/no) [default=yes]: Would you like to use an existing block device? (yes/no) [default=no]: Size in GB of the new loop device (1GB minimum) [default=100GB]: Would you like to connect to a MAAS server? (yes/no) [default=no]: Would you like to create a new local network bridge? (yes/no) [default=yes]: no Would you like to configure LXD to use an existing bridge or host interface? (yes/no) [default=no]: yes Name of the existing bridge or host interface: br0 Would you like LXD to be available over the network? (yes/no) [default=no]: Would you like stale cached images to be updated automatically? (yes/no) [default=yes] Would you like a YAML "lxd init" preseed to be printed? (yes/no) [default=no]:
lxc profile set default nvidia.runtime true lxc profile device add default gpu gpu
创建模板容器
lxc init ubuntu/18.04 template -p default lxc start template
进入模板容器内安装必要的软件,如conda等
lxc exec template bash
完成后,发布将模板容器发布为模板镜像,删除模板容器
sudo lxc stop template sudo lxc publish template --alias template --public sudo lxc rm template
自动化脚本
利用笔者提供的 shell 脚本,即可实现用户创建时自动创建容器。使用add_user.s新建用户及容器,用户登录宿主机后执行login.sh。
新建用户:
ssh addu@172.26.xxx.xxx # 密码 addu@172.26.xxx.xxx's password: =====Welcome! We need to get sudo permission first. Enter the password for `addu`. # 输入addu的密码,获取sudo权限 [sudo] password for addu: =====Let's setup a new account and create a container now. # 输入用户名,接下来自动创建用户并新建虚拟机 Enter your username: test Creating user... Allocating container for test... Creating test Allocating ssh port... 10020 Device sshproxy added to test # 设置用户密码 set password for test now (host only). Enter new UNIX password: Retype new UNIX password: passwd: password updated successfully Login this host via `ssh <username>@<host-ip>` to manage your container. Done!
用户登录:
# 使用新建的用户登陆并管理虚拟机 ssh test@172.26.xxx.xxx test@172.26.xxx.xxx's password: Welcome to Ubuntu 18.04.2 LTS (GNU/Linux 4.15.0-54-generic x86_64) …… Hi, test You're using the GPU Server in Vision Group. ==========About your container: Your container is not running. Transfer data to your container using scp or sftp; File sharing is encouraged, access datasets at shared/datasets, access download files at shared/downloads, etc See GPU load: nvidia-smi. memory usage: free -h. disk usage: df -h. ===== main menu ===== [1] start your container # 开机 [2] enter your container # 切换至虚拟机 [3] stop your container # 关机(也可以直接在虚拟机中执行shutdown now) [4] change your password # 更改密码(如果需要改虚拟机密码,进入虚拟机后执行passwd) [5] allocate ports # 进行端口映射 [6] release ports # 释放申请的端口 [0] show info # 显示虚拟机运行状态 [x] exit # 退出管理 # 启动虚拟机 Enter your choice: 1 ========== Starting your container... Press any key to continue...
以上就是本文的全部内容,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,也希望大家多多支持 码农网
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