Kubernetes中NVIDIA k8s-device-plugin的MIG资源配置问题解析

引言

在Kubernetes集群中使用NVIDIA GPU资源时，k8s-device-plugin是一个关键的组件，它负责将GPU资源暴露给Kubernetes调度器。当结合使用NVIDIA的MIG（Multi-Instance GPU）技术时，资源配置可能会遇到一些意想不到的问题。本文将深入分析一个典型的资源配置不一致问题，并解释其根本原因和解决方案。

问题现象

用户在使用Kubeflow Notebook时，配置了10个mig-3g.40gb的MIG实例作为资源限制，但在容器内部通过nvidia-smi -L命令只能看到7个可用的GPU设备。类似地，当尝试分配4个标准GPU（80GB）时，实际可用的GPU数量在2到4个之间波动，表现出不稳定的行为。

环境配置

该环境运行在Kubernetes 1.29.9集群上，使用了以下关键组件：

• NVIDIA GPU Operator v23.9
• k8s-device-plugin v0.14.5-ubi8
• CUDA 12.2驱动
• 包含H100 GPU的节点

设备插件的配置文件中特别定义了时间切片(timeSlicing)策略，为不同类型的MIG资源配置了副本数，其中nvidia.com/mig-3g.40gb的副本数设置为4。

根本原因分析

经过深入调查，发现问题源于设备插件中配置的时间切片功能。当为nvidia.com/mig-3g.40gb资源启用时间切片并设置replicas=4时，实际上是将1个物理的3g.40gb MIG实例虚拟化为4个独立的逻辑设备报告给kubelet。

Kubernetes的kubelet组件负责实际的资源分配决策，它并不了解这些逻辑设备可能映射到同一个物理MIG实例。因此，当用户请求10个nvidia.com/mig-3g.40gb资源时，kubelet可能会选择多个逻辑设备，而这些设备实际上对应的是同一个底层MIG实例，导致容器内可见的GPU数量少于请求数量。

解决方案

要确保容器获得真正独立的MIG实例分配，需要针对特定场景禁用时间切片功能。具体来说：

1. 修改k8s-device-plugin的配置文件，移除nvidia.com/mig-3g.40gb资源的时间切片配置
2. 重新部署设备插件以确保配置生效
3. 验证资源分配是否符合预期

对于需要严格保证独立GPU实例分配的生产环境，建议谨慎使用时间切片功能，特别是在MIG配置场景下。

最佳实践建议

1. 明确使用场景：时间切片适用于计算密集型但不需要独占GPU资源的场景，而对于需要保证性能隔离的环境则应避免使用
2. 合理配置副本数：如果必须使用时间切片，应根据实际工作负载需求仔细调整replicas参数
3. 监控资源使用：实施细粒度的GPU资源监控，确保实际分配符合预期
4. 文档记录：详细记录集群中GPU资源的配置方式，便于后续维护和问题排查

总结

在Kubernetes中管理NVIDIA GPU资源，特别是结合MIG技术使用时，需要深入理解设备插件的工作原理和配置选项。时间切片功能虽然可以提高资源利用率，但也可能带来资源分配的不确定性。通过本文的分析，我们了解到在需要保证独立GPU实例分配的场景下，应当禁用时间切片功能，以确保资源分配的准确性和一致性。