【免费下载】 HAMi安装与配置完全指南

项目基础介绍及主要编程语言

项目名称: HAMi（异构人工智能计算虚拟化中间件）

项目地址: https://github.com/Project-HAMi/HAMi

主要编程语言: Go

HAMi，原名k8s-vGPU-scheduler，是一个旨在管理Kubernetes集群中异构AI计算设备的一体化解决方案。作为CNCF沙盒项目之一，它支持设备共享、内存控制、设备类型和UUID特定调度等关键特性，简化了在云原生环境中部署和利用如GPU这样的复杂硬件的过程。

关键技术和框架

• Kubernetes (K8s): HAMi深度集成于Kubernetes，通过扩展其调度能力来管理和分配异构设备资源。
• Webhooks: 实现统一的更改请求处理，以适应设备分配策略。
• Device Plugins: 为不同的AI设备提供适配插件，实现资源的容器化管理。
• Virtualization Techniques: 在容器内部采用不同技术虚拟化各种异构AI设备。

安装与配置步骤

准备工作

1. 环境要求:

   • NVIDIA Drivers: 至少版本440。
   • Docker/NVIDIA-Docker: 版本大于2.0，并确保container runtime是nvidia。
   • Kubernetes: 至少版本1.16。
   • glibc: 版本2.17到2.30之间。
   • Kernel Version: 至少3.10。
   • Helm: 版本3.0以上。

2. 安装NVIDIA Container Toolkit:

   • 确保所有GPU节点已安装NVIDIA驱动器。
   • 配置Docker或Containerd以使用nvidia-container-runtime作为默认运行时环境。

GPU节点配置示例

• 对于基于Debian的系统（包括Docker和containerd）:

  echo 'deb https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable $(lsb_release -cs) main' | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-runtime.list
  sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
  

• 修改容器运行时配置（Docker示例）:

  {
    "default-runtime": "nvidia",
    "runtimes": {
      "nvidia": {
        "path": "/usr/bin/nvidia-container-runtime",
        "runtimeArgs": []
      }
    }
  }
  

  重启Docker服务后生效。

• 对于containerd，修改config.toml并重启containerd服务。

标签GPU节点

• 给GPU节点添加标签以便于HAMi调度:

  kubectl label nodes <节点名> gpu=on
  

HAMi安装

1. 添加Helm仓库:

   helm repo add hami-charts https://project-hami.github.io/HAMi/
   

2. 检查Kubernetes版本并安装HAMi（假设服务器版本为1.16.8）:

   kubectl version
   helm install hami hami-charts/hami --set scheduler.kubeScheduler.imageTag=v1.16.8 -n kube-system
   

3. 验证安装:

   kubectl get pods -n kube-system
   

   确认vgpu-device-plugin和vgpu-scheduler都处于Running状态表示安装成功。

升级HAMi

• 卸载现有安装:

  helm uninstall hami -n kube-system
  

• 更新仓库并重新安装最新版本:

  helm repo update
  helm install hami hami-charts/hami -n kube-system
  

至此，您已经完成了HAMi的安装和基本配置，可以开始利用HAMi在Kubernetes集群中高效地管理和分配异构AI计算资源了。