KUAE 云原生套件 v2.1.0 安装指南
MT Container Toolkit
支持的平台
支持的 Linux 发行版
| 操作系统名称及版本 | amd64 / x86_64 | arm64 / aarch64 |
|---|---|---|
| Ubuntu 20.04 | Y | N/A |
| Ubuntu 22.04 | Y | N/A |
| Kylin V10 SP1 | N/A | Y |
| Alibaba Cloud Linux 3 | Y | N/A |
| Debian 12 | Y | N/A |
支持的容器运行时
| 容器运行时名称及版本 | amd64 / x86_64 | arm64 / aarch64 |
|---|---|---|
| Docker 20.10 | Y | Y |
| containerd 1.5 | Y | Y |
| containerd 2.1.0 | Y | N/A |
| CRI-O 1.21 | Y | Y |
安装指南
先决条件
在开始之前，请确保已为您的 Linux 发行版安装了最新的摩尔线程显卡驱动。您可以通过以下命令来进行验证：
❯ mthreads-gmi
Fri May 16 10:41:32 2025
---------------------------------------------------------------
mthreads-gmi:2.0.0 Driver Version:3.0.0
---------------------------------------------------------------
ID Name |PCIe |%GPU Mem
Device Type |Pcie Lane Width |Temp MPC Capable
| ECC Mode
+-------------------------------------------------------------+
0 MTT S80 |00000000:01:00.0 |0% 516MiB(16384MiB)
Physical |16x(16x) |60C YES
| N/A
---------------------------------------------------------------
---------------------------------------------------------------
Processes:
ID PID Process name GPU Memory
Usage
+-------------------------------------------------------------+
No running processes found
---------------------------------------------------------------
- 请确保已为您的系统配置了容器引擎，例如 Docker CE/EE、containerd 或 cri-o。
安装摩尔线程容器运行时套件
在Container-Toolkit目录中包含deb和rpm两种包，下面以deb包为例进行说明。
使用 dpkg 包管理工具进行安装：
$ sudo dpkg -i 6cf87f0b1_mtml_2.1.0-linux-R_amd64.deb
$ sudo dpkg -i mt-container-toolkit_2.1.0-1_amd64.deb
根据当前机器安装的容器运行时选择合适的命令来安装摩尔线程容器运行时。
容器运行时为 Docker
绑定摩尔线程容器运行时到 Docker，设置默认的容器运行时为 mthreads 并重启 Docker daemon：
$ (cd /usr/bin/musa && sudo ./docker setup $PWD)
您可以通过如下命令验证上述步骤是否成功：
❯ docker run --rm --env MTHREADS_VISIBLE_DEVICES=all ubuntu:22.04 mthreads-gmi
Fri May 16 02:42:24 2025
---------------------------------------------------------------
mthreads-gmi:2.0.0 Driver Version:3.0.0
---------------------------------------------------------------
ID Name |PCIe |%GPU Mem
Device Type |Pcie Lane Width |Temp MPC Capable
| ECC Mode
+-------------------------------------------------------------+
0 MTT S80 |00000000:01:00.0 |0% 516MiB(16384MiB)
Physical |16x(16x) |60C YES
| N/A
---------------------------------------------------------------
---------------------------------------------------------------
Processes:
ID PID Process name GPU Memory
Usage
+-------------------------------------------------------------+
No running processes found
---------------------------------------------------------------
可以看到在容器内部已经能够获取到摩尔线程 GPU 设备。
容器运行时为 Containerd
绑定摩尔线程容器运行时到 Containerd，设置默认的容器运行时为 mthreads 并重启 Containerd：
$ (cd /usr/bin/musa && sudo ./containerd setup $PWD)
您可以通过如下命令验证上述步骤是否成功：
- 如果您当前环境处于Kubernetes 环境下，请使用如下命令验证上述步骤是否成功：
$ cat pod.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: ubuntu
labels:
app: ubuntu
spec:
containers:
- image: ubuntu
command:
- "sleep"
- "604800"
imagePullPolicy: Always
name: ubuntu
env:
- name: MTHREADS_VISIBLE_DEVICES
value: "all"
restartPolicy: Always
$ kubectl apply -f pod.yaml
$ kubectl exec -it ubuntu bash
root@ubuntu:/# mthreads-gmi
更新配置文件（使用 MUSA SDK 4.3.0 及以下版本略过此步骤）
MUSA SDK 4.3.1 及以上版本有新增文件需要映射到容器环境中，请手动更新 /etc/mthreads-container-runtime/driver_caps_config.yaml，在 libraries 列表中找到 name为 foundation的配置项，在其 paths列表的末尾添加一个新路径项，示例如下：
libraries:
- name: foundation
paths:
- libmusa_dri_support
- libufwriter
- libusc
- libsrv_um
- libScopeServices
- libgbm
- libmtperf_target
- libdrm_mtgpu
- libmusa_debug # <- MUSA SDK 4.3.1 新增项
- libmusadebugger # <- MUSA SDK 4.3.2 及以上版本新增项
- name: utility
paths:
- libmtml
# ... 其他配置项保持不变
卸载摩尔线程容器运行时套件
如果您是docker环境，那么恢复 Docker 默认的容器运行时并重启 Docker daemon：
$ (cd /usr/bin/musa && sudo ./docker cleanup $PWD)
如果您是containerd环境，那么恢复 Containerd 默认的容器运行时并重启 Containerd：
$ (cd /usr/bin/musa && sudo ./containerd cleanup $PWD)
通过 dpkg 包管理工具卸载摩尔线程容器运行时套件：
$ sudo dpkg -r mt-container-toolkit mtml sgpu-dkms
# 完全卸载并清除配置文件
$ sudo dpkg -P mt-container-toolkit mtml sgpu-dkms
使用指南
摩尔线程容器运行时可以使用以下环境变量对容器中的 GPU 设备进行设置：
MTHREADS_VISIBLE_DEVICES设置挂载到容器中的摩尔线程 GPU 设备。MTHREADS_DRIVER_CAPABILITIES设置容器中用户态驱动程序的能力。
GPU 枚举
通过设置 MTHREADS_VISIBLE_DEVICES 环境变量可以指定特定的 GPU 设备到容器中。
MTHREADS_VISIBLE_DEVICES 可以设置的值如下：
| 可设置的值 | 描述 |
|---|---|
0,1,2, 或者 438e3949-f6f2-f7b4-c904-8ffb9d6fa9d3 | 通过 GPU 的设备编号或者 GPU UUID 指定。 |
all | 所有的 GPU 设备均可见。 |
void, empty 或者 unset | mthreads-container-runtime 的行为将和 runc[1] 保持一致。 |
示例:
使用全部 GPU：
❯ docker run --rm -e MTHREADS_VISIBLE_DEVICES=all ubuntu:20.04 mthreads-gmi
Mon Jul 17 07:49:07 2023
---------------------------------------------------------------
mthreads-gmi:2.0.0 Driver Version:3.0.0
---------------------------------------------------------------
ID Name |PCIe |%GPU Mem
Device Type |Pcie Lane Width |Temp MPC Capable
+-------------------------------------------------------------+
0 MTT S2000 |00000000:03:00.0 |0% 4MiB(16384MiB)
Physical |8x(8x) |51C NO
+-------------------------------------------------------------+
1 MTT S2000 |00000000:04:00.0 |0% 4MiB(16384MiB)
Physical |8x(8x) |50C NO
---------------------------------------------------------------
---------------------------------------------------------------
Processes:
ID PID Process name GPU Memory
Usage
+-------------------------------------------------------------+
No running processes found
---------------------------------------------------------------
使用设备号指定 GPU：
❯ docker run --rm -e MTHREADS_VISIBLE_DEVICES=1 ubuntu:20.04 mthreads-gmi
Mon Jul 17 07:49:36 2023
---------------------------------------------------------------
mthreads-gmi:2.0.0 Driver Version:3.0.0
---------------------------------------------------------------
ID Name |PCIe |%GPU Mem
Device Type |Pcie Lane Width |Temp MPC Capable
+-------------------------------------------------------------+
0 MTT S2000 |00000000:04:00.0 |0% 4MiB(16384MiB)
Physical |8x(8x) |50C NO
---------------------------------------------------------------
---------------------------------------------------------------
Processes:
ID PID Process name GPU Memory
Usage
+-------------------------------------------------------------+
No running processes found
---------------------------------------------------------------
使用 GPU UUID 指定 GPU：
❯ mthreads-gmi --query | grep UUID
GPU UUID : 7e8581f5-6722-035b-9b7f-07b8ed270fd0
GPU UUID : 2716ae75-44e4-231b-df26-f7c2c4abb678
❯ docker run --rm -e MTHREADS_VISIBLE_DEVICES=2716ae75-44e4-231b-df26-f7c2c4abb678 ubuntu:20.04 mthreads-gmi
Mon Jul 17 07:50:33 2023
---------------------------------------------------------------
mthreads-gmi:2.0.0 Driver Version:3.0.0
---------------------------------------------------------------
ID Name |PCIe |%GPU Mem
Device Type |Pcie Lane Width |Temp MPC Capable
+-------------------------------------------------------------+
0 MTT S2000 |00000000:04:00.0 |0% 4MiB(16384MiB)
Physical |8x(8x) |50C NO
---------------------------------------------------------------
---------------------------------------------------------------
Processes:
ID PID Process name GPU Memory
Usage
+-------------------------------------------------------------+
No running processes found
---------------------------------------------------------------
驱动能力
MTHREADS_DRIVER_CAPABILITIES 用于控制容器中用户态驱动程序的能力。
MTHREADS_DRIVER_CAPABILITIES 可以设置的值如下：
| 可设置的值 | 描述 |
|---|---|
compute,video 或者 graphics,utility | 可以传入多个驱动能力，以 “,” 为分割符。 |
all | GPU 所有的能力。 |
| empty 或者 unset | 设置默认值: compute, utility。 |
void | 不挂载任何驱动能力。 |
支持设置的驱动能力列表。
| 驱动能力 | 描述 |
|---|---|
compute | 使用 MUSA 和 OpenCL 的应用。 |
graphics | 使用 OpenGL 和 Vulkan 的应用。 |
utility | 使用 mthreads-gmi 和 MTML。 |
video | 使用编解码能力的应用。 |
示例：
❯ docker run --rm \
-e MTHREADS_VISIBLE_DEVICES=all \
-e MTHREADS_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility \
ubuntu:20.04 mthreads-gmi
Mon Jul 17 07:55:29 2023
---------------------------------------------------------------
mthreads-gmi:2.0.0 Driver Version:3.0.0
---------------------------------------------------------------
ID Name |PCIe |%GPU Mem
Device Type |Pcie Lane Width |Temp MPC Capable
+-------------------------------------------------------------+
0 MTT S2000 |00000000:03:00.0 |0% 4MiB(16384MiB)
Physical |8x(8x) |51C NO
+-------------------------------------------------------------+
1 MTT S2000 |00000000:04:00.0 |0% 4MiB(16384MiB)
Physical |8x(8x) |50C NO
---------------------------------------------------------------
---------------------------------------------------------------
Processes:
ID PID Process name GPU Memory
Usage
+-------------------------------------------------------------+
No running processes found
---------------------------------------------------------------
Dockerfiles
构建容器镜像时在 Dockerfile 添加环境变量，运行容器时就无需 再指定它们。
ENV MTHREADS_VISIBLE_DEVICES all
ENV MTHREADS_DRIVER_CAPABILITIES compute,utility
MT GPU Operator
MT GPU Operator 支持的 Kubernetes 版本范围为 1.19 ~ 1.32，其安装分为full和core两种方式。
- full：包含 MT GPU Operator 的全部功能，适用于需要完整 GPU 管理和监控功能的场景。
- core：只包含 MT GPU Operator 的基本功能，适用于轻量化部署，比如仅需GPU device plugin，mtgpu-exporter，dcgm-exporter部分功能的场景。
gpu-operator-full 安装
先决条件
在安装 MT GPU Operator 前， 您应该确保 Kubernetes 集群满足一些先决条件：
-
节点必须配置容器引擎，例如 Docker CE/EE、containerd 或 cri-o。安装 Docker请参见安装 Docker Engine。
-
节点功能发现 (NFD) 是每个节点上 GPU Operator 的依赖项。默认情况下，NFD master 和 worker 由 GPU Operator 自动部署。如果在部署 GPU Operator 之前，NFD 已在集群中运行，则可以将 GPU Operator 配置为不安装 NFD。
-
要在 Kubernetes 1.13 和 1.14 中进行监控，请启用 kubelet
KubeletPodResources[a] 功能门。从 Kubernetes 1.15 开始，默认启用KubeletPodResources。 -
要在 Kubernetes 中收集 GPU 使用数据，必须在集群中部署 Prometheus。
$ export VERSION=$(curl -s https://api.github.com/repos/prometheus-operator/prometheus-operator/releases | grep tag_name | grep -v -- '-rc' | grep -v -- '-alpha' | sort -r | head -1 | awk -F': ' '{print $2}' | sed 's/,//' | xargs)$ echo $VERSION$ kubectl create -f https://github.com/prometheus-operator/prometheus-operator/releases/download/${VERSION}/bundle.yaml -
要自动安装 MT 驱动程序，必须在集群内的每个节点上手动安装以下软件包:
-
LightDM 是一个跨桌面显示管理 器，可以使用以下命令进行安装：
$ sudo apt install -y lightdm -
libdrm2是内核直接渲染管理器 (DRM) 服务的用户空间接口，可以使用以下命令进行安装。$ sudo apt install -y libdrm2注意：所需的最低版本是
2.4.99。
-
-
GPU 调度器是基于 Scheduling Framework 构建的。如果要启用此功能，请确保 Kubernetes 的版本大于
1.19. -
为了确保 sGPU DEB 包的成功安装，需要首先在集群内的每个节点上安装所需的依赖包
dkms。-
dkms可以使用以下命令安装：$ sudo apt install -y dkms注意：所需的最低版本是
1.95。
-
要启用 Kubelet Pod Resources 功能门，请运行以下命令：
echo -e "KUBELET_EXTRA_ARGS=--feature-gates=KubeletPodResources=true" | sudo tee /etc/default/kubelet
- GPU Operator 依赖项：
- 摩尔线程GPU管理函数库MTML版本是2.1.0及以上版本。
- 摩尔线程GPU驱动版本是2.0及以上版本
安装指南
先将部署包下载，然后解压：
$ unzip KUAE-Cloud-Native-v2.1.0.zip
$ rm KUAE-Cloud-Native-v2.1.0.zip
$ cd KUAE-Cloud-Native-v2.1.0
$ tree
.
├── Container-Toolkit
│ ├── deb
│ │ ├── 6cf87f0b1_mtml_2.1.0-linux-R_amd64.deb
│ │ ├── mt-container-toolkit_2.1.0-1_amd64.deb
│ │ └── sgpu-dkms_1.3.0_amd64.deb
│ └── rpm
│ ├── 6cf87f0b1_mtml_2.1.0-linux-R_amd64.rpm
│ ├── mt-container-toolkit-2.1.0-1.x86_64.rpm
│ └── sgpu-dkms-1.3.0-1.el8.x86_64.rpm
└── GPU-Operator
├── end-user-cn.md
├── gpu-operator-core
│ ├── dcgm-and-exporter.yaml
│ └── deployments.yaml
└── gpu-operator-full
├── change_image_repo.sh
├── mt-gpu-operator-2.1.0.tgz
├── mt-gpu-operator-custom-resources-2.1.0.tgz
├── mt-gpu-operator.yaml
├── mthreads_v1alpha4_clusterconfig.yaml
├── mthreads_v1beta2_clusterpolicy.yaml
└── sync_image.sh
6 directories, 16 files
$ cd GPU-Operator
$ tar -xvzf mt-gpu-operator-2.1.0.tgz
$ tar -xvzf mt-gpu-operator-custom-resources-2.1.0.tgz
$ tree
.
├── Container-Toolkit
│ ├── deb
│ │ ├── 6cf87f0b1_mtml_2.1.0-linux-R_amd64.deb
│ │ ├── mt-container-toolkit_2.1.0-1_amd64.deb
│ │ └── sgpu-dkms_1.3.0_amd64.deb
│ ├── end-user-cn.md
│ └── rpm
│ ├── 6cf87f0b1_mtml_2.1.0-linux-R_amd64.rpm
│ ├── mt-container-toolkit-2.1.0-1.x86_64.rpm
│ └── sgpu-dkms-1.3.0-1.el8.x86_64.rpm
└── GPU-Operator
├── end-user-cn.md
├── gpu-operator-core
│ ├── dcgm-and-exporter.yaml
│ └── deployments.yaml
└── gpu-operator-full
├── change_image_repo.sh
├── mt-gpu-operator
│ ├── Chart.yaml
│ ├── crds
│ │ ├── biosconfigs.mthreads.com-crd.yaml
│ │ ├── clusterconfigs.mthreads.com-crd.yaml
│ │ ├── clusterpolicies.mthreads.com-crd.yaml
│ │ └── nodeconfigs.mthreads.com-crd.yaml
│ ├── templates
│ │ ├── _helpers.tpl
│ │ ├── mt-controller-manager-cm.yaml
│ │ ├── mt-controller-manager-deployment.yaml
│ │ ├── mt-controller-manager-metrics-service-svc.yaml
│ │ ├── mt-controller-manager-sa.yaml
│ │ ├── mt-gpu-operator-cleanup-crd-job.yaml
│ │ ├── mt-gpu-operator-namespace.yaml
│ │ ├── mt-gpu-operator-upgrade-crd-job.yaml
│ │ ├── mt-leader-election-rolebinding-rb.yaml
│ │ ├── mt-leader-election-role-role.yaml
│ │ ├── mt-manager-rolebinding-crb.yaml
│ │ ├── mt-manager-role-cr.yaml
│ │ ├── mt-metrics-reader-cr.yaml
│ │ ├── mt-mutating-webhook-configuration-mutatingwebhookconfiguration.yaml
│ │ ├── mt-proxy-rolebinding-crb.yaml
│ │ ├── mt-proxy-role-cr.yaml
│ │ ├── mt-published-device-cm.yaml
│ │ ├── mt-validating-webhook-configuration-validatingwebhookconfiguration.yaml
│ │ └── mt-webhook-service-svc.yaml
│ └── values.yaml
├── mt-gpu-operator-2.1.0.tgz
├── mt-gpu-operator-custom-resources
│ ├── Chart.yaml
│ ├── templates
│ │ ├── _helpers.tpl
│ │ ├── mt-gpu-cluster-config-clusterconfig.yaml
│ │ └── mt-gpu-cluster-policy-clusterpolicy.yaml
│ └── values.yaml
├── mt-gpu-operator-custom-resources-2.1.0.tgz
├── mt-gpu-operator.yaml
├── mthreads_v1alpha4_clusterconfig.yaml
├── mthreads_v1beta2_clusterpolicy.yaml
└── sync_image.sh
11 directories, 47 files
镜像使用
同步到用户镜像仓库
部署包中提供镜像同步脚本,用户可以将registry.mthreads.com上的镜像同步到自己的内网harbor中：
$ ./sync_image.sh registry.mthreads.com/mcconline <your.registry.com/repo>
部署包中提供了脚本 change_image_repo.sh 来为用户修改部署包下所有文件中的镜像仓库地址，使用方式如下：
$ ./change_image_repo.sh registry.mthreads.com/mcconline <your.registry.com/repo>
使用 Helm 安装
MT GPU Operator Helm charts 提供了多个可自定义的选项，可以根据您的环境进行配置。
Chart 自定义选项
使用 Helm chart 时可以使用以下选项。这些选项可以与 --set 一起使用。
-
mt-gpu-operator
参数 描述 默认值 namespaceMT GPU Operator 部署在哪个命名空间下。 mt-gpu-operator -
mt-gpu-operator-custom-resources
参数 描述 默认值 mtGpuClusterPolicyClusterpolicy.nfd.enabled将节点功能发现插件部署为 DaemonSet。 如果 NFD 已在集群中运行，请将此变量设置为 false。truemtGpuClusterPolicyClusterpolicy.driverToolkit.enabled默认情况下，GPU Operator 将 MT 驱动程序部署为系统上的容器。在预装 MT 驱动程序的系统上使用 GPU Operator 时，应将此值设置为 false。truemtGpuClusterPolicyClusterpolicy.containerToolkit.enabled默认情况下，GPU Operator 将 MT Container Toolkit 部署为系统上的容器。在预装 MT Container Toolkit 的系统上使用 GPU Operator 时，请将此值设置为 false。truemtGpuClusterPolicyClusterpolicy.kured.enabled将 kured 插件部署为 DaemonSet。如果 kured 已在集群中运行，则将此变量设置为 false。truemtGpuClusterPolicyClusterpolicy.nodeProblemDetector.enabled将节点问题检测器 (NPD) 插件部署为 DaemonSet。如果 NPD 已在集群中运行，请将此变量设置为 false。truemtGpuClusterPolicyClusterpolicy.aiOps.enabled默认情况下，GPU Operator 将 MT AIOps 部署为系统上的容器。如果不需要此组件，请将此值设置为 false。truemtGpuClusterPolicyClusterpolicy.gpuScheduler.enabled默认情况下，GPU Operator 不部署 GPU Scheduler。如果您想使用 sGPU，请将此变量设置为 true。falsemtGpuClusterPolicyClusterpolicy.gpuWebhook.enabled默认情况下，GPU Operator 不部署 GPU Webhook。如果您想使用 sGPU，请将此变量设置为 true。falsemtGpuClusterPolicyClusterpolicy.kubevirt.enabled默认情况下，GPU Operator 部署 KubeVirt 补丁以启用 vGPU 和 GPU 直通。如果要启用虚拟机工作负载，请将此值设置为 true。falsemtGpuClusterPolicyClusterpolicy.dcgm.enabled默认情况下，GPU Operator 会部署DCGM组件，该组件是一套 GPU 管理和监控的核心组件。 如果不需要该功能，请将此值设置为 false。truemtGpuClusterPolicyClusterpolicy.dcgmExporter.enabled默认情况下，GPU Operator 会部署DCGM Exporter组件，该组件是基于 DCGM 的 Prometheus Exporter。 如果不需要该功能，请将此值设置为 false。true
常见部署场景
本节介绍使用 Helm chart 安装 MT GPU Operator 时的一些常见部署方案。
- 自定义驱动安装
自定义驱动程序工具包配置，用户最好将驱动下载到设备节点本地目录
/usr/data下，然后参考如何指定驱动并配置和本地获取包然后修改 mt-gpu-operator-custom-resources/values.yaml。
$ helm install --wait mt-gpu-operator mt-gpu-operator
$ helm install --wait mt-gpu-operator-custom-resources mt-gpu-operator-custom-resources
- 如果机器上预装了驱动程序和 MT 容器工具包
本示例节点上已预安装 MT 驱动程序和 MT Container Toolkit。
在安装 MT GPU Operator 之前，请确保集群中的容器运行时已配置良好。
Docker:
$ cat /etc/docker/daemon.json | grep default-runtime
"default-runtime": "mthreads",
containerd:
$ cat /etc/containerd/config.toml | grep default_runtime_name
default_runtime_name = "mthreads"
使用以下选项安装 MT GPU Operator。
$ helm install --wait mt-gpu-operator mt-gpu-operator
$ helm install --wait mt-gpu-operator-custom-resources mt-gpu-operator-custom-resources \
--set mtGpuClusterPolicyClusterpolicy.driverToolkit.enabled=false \
--set mtGpuClusterPolicyClusterpolicy.containerToolkit.enabled=false
-
自定义sGPU配置
默认情况下，sGPU 相关功能处于禁用状态。如果你想在k8s中使用sGPU，你需要开启GPU scheduler组件和GPU Webhook组件，使用如下命令安装mt-gpu-operator和mt-gpu-operator-custom-resources：
$ helm install --wait mt-gpu-operator mt-gpu-operator
$ helm install --wait mt-gpu-operator-custom-resources mt-gpu-operator-custom-resources \
--set mtGpuClusterPolicyClusterpolicy.gpuScheduler.enabled=true \
--set mtGpuClusterPolicyClusterpolicy.gpuWebhook.enabled=true
验证 GPU Operator 安装
安装 Helm Chart后，检查 Pod 的状态以确保所有容器都在运行并且验证已完成。
$ kubectl get pods -n mt-gpu-operator
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
kured-xzgk9 1/1 Running 0 28m
mt-aiops-784789fd44-6cwdf 1/1 Running 0 17m
mt-container-toolkit-daemonset-28466 1/1 Running 0 35s
mt-controller-manager-77674d7677-sgx99 2/2 Running 0 29m
mt-dcgm-8gwtd 1/1 Running 0 32s
mt-dcgm-exporter-zbrb4 1/1 Running 1 35s
mt-driver-toolkit-wxcsz 1/1 Running 0 28m
mt-gpu-exporter-jsjwk 1/1 Running 0 33s
mt-gpu-feature-discovery-zrlhn 1/1 Running 0 34s
mt-node-status-exporter-kdgb4 1/1 Running 0 33s
mt-operator-validator-qt4tg 1/1 Running 0 32s
mt-universal-gpu-device-controller-bx29w 1/1 Running 0 34s
nfd-master-8699f4456b-jszpc 1/1 Running 0 28m
nfd-worker-7k9g8 1/1 Running 0 28m
nfd-worker-htsbc 1/1 Running 0 28m
nfd-worker-szsjd 1/1 Running 0 28m
node-problem-detector-26tgc 1/1 Running 0 28m
node-problem-detector-ntsx7 1/1 Running 0 28m
node-problem-detector-vsjnx 1/1 Running 0 28m
使用 YAML 部署 MT GPU Operator
以下是如何使用 yaml 文件安装 MT GPU Operator 当前官方版本的示例。
$ kubectl apply -f mt-gpu-operator.yaml
等待mt-controller-manager pod ready:
$ kubectl get po -n mt-gpu-operator
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
mt-controller-manager-68fc5978f5-c2rpf 2/2 Running 0 24s
根据需要修改 mthreads_v1beta2_clusterpolicy 文件，然后创建该 CR:
$ kubectl apply -f mthreads_v1beta2_clusterpolicy.yaml
修改mthreads_v1alpha4_clusterconfig.yaml文件，指定驱动等配置：
$ kubectl apply -f mthreads_v1alpha4_clusterconfig.yaml
检查 MT GPU Operator 管理的组件的状态是否都是 Running:
$ kubectl get po -n mt-gpu-operator
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
kured-xzgk9 1/1 Running 0 28m
mt-aiops-784789fd44-6cwdf 1/1 Running 0 17m
mt-container-toolkit-daemonset-28466 1/1 Running 0 35s
mt-controller-manager-77674d7677-sgx99 2/2 Running 0 29m
mt-dcgm-8gwtd 1/1 Running 0 32s
mt-dcgm-exporter-zbrb4 1/1 Running 0 35s
mt-driver-toolkit-wxcsz 1/1 Running 0 28m
mt-gpu-exporter-jsjwk 1/1 Running 0 33s
mt-gpu-feature-discovery-zrlhn 1/1 Running 0 34s
mt-node-status-exporter-kdgb4 1/1 Running 0 33s
mt-operator-validator-qt4tg 1/1 Running 0 32s
mt-universal-gpu-device-controller-bx29w 1/1 Running 0 34s
nfd-master-8699f4456b-jszpc 1/1 Running 0 28m
nfd-worker-7k9g8 1/1 Running 0 28m
nfd-worker-htsbc 1/1 Running 0 28m
nfd-worker-szsjd 1/1 Running 0 28m
node-problem-detector-26tgc 1/1 Running 0 28m
node-problem-detector-ntsx7 1/1 Running 0 28m
node-problem-detector-vsjnx 1/1 Running 0 28m
通过 ClusterConfig 快速安装驱动
- 用户在安装完 mt-gpu-operator 和 mt-gpu-operator-custom-resources 两个 chart 后，需要手动配置为集群配置驱动。
- 用戶需要在每个 gpu 节点上的
/usr/data目录(如该目录不存在，就创建出来)下放置 ddk 和 mtml 两个 deb 包。 - 修改 ClusterConfig CR 对象, ClusterConfig 对象用于控制集群哪些节点安装哪些驱动。
$ kubectl edit clusterconfig gpu-cluster-config
ClusterConfig按如下配置：
apiVersion: mthreads.com/v1alpha4
kind: ClusterConfig
metadata:
name: gpu-cluster-config
spec:
upgradePolicy:
autoUpgrade: true
allocateStrategy: all
drain:
deleteEmptyDir: false
enable: false
force: false
timeoutSeconds: 300
maxParallelUpgrades: 1
podDeletion:
deleteEmptyDir: false
force: false
timeoutSeconds: 300
waitForCompletion:
timeoutSeconds: 0
podSelector: ""
nodes:
- nodePoolName: node-pool-1
drivers:
- kind: musa
local:
filePath: /usr/data/musa.deb
- kind: libmtml.so
local:
filePath: /usr/data/mtml.deb
clusterGpuTargetRatio:
gpu: 100%
workspaceDir: /app/data
sgpuSpec:
"max_inst": "16"
"policy": "0"
"overcommit_ratio": "1.1"
"time_slice": "1"
selector:
matchExpressions:
- key: kubernetes.io/arch #这是节点上的label，用户根据需要配置label key
operator: In
values:
- amd64
等待 NodeConfig 对象 InstallDone：
$ kubectl get nodeconfig
NAME DRIVER UPGRADE STATE NODE POOL INSTALLATION TIMEOUT
worker-1 InstallDone node-pool-1
worker-2 InstallDone node-pool-1
worker-3 InstallDone node-pool-1
worker-4 InstallDone node-pool-1
InstallDone 的节点上可以看到 gpu 资源：
$ kubectl describe node worker-4
...
Capacity:
mthreads.com/gpu: 8
...
运行示例 GPU 应用程序
使用普通 GPU
此示例运行一个简单的 CUDA 示例，它将两个向量相加：
$ cat << EOF | kubectl create -f -
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: opencl-test
spec:
restartPolicy: OnFailure
nodeSelector:
kubernetes.io/arch: amd64
containers:
- name: opencl-test
image: "ubuntu:20.04"
imagePullPolicy: Always
command: ["sleep"]
args: ["3600"]
resources:
limits:
mthreads.com/gpu: 1
EOF
进入 opencl-test 容器，安装 opencl 相关软件库，然后使用 clinfo 验证：
$ kubectl exec -ti opencl-test bash
root@opencl-test:/# apt-get update && apt-get -y upgrade && apt-get install -y ocl-icd-libopencl1 opencl-headers clinfo
...
root@opencl-test:/# mthreads-gmi
Mon May 19 07:37:31 2025
---------------------------------------------------------------
mthreads-gmi:2.0.0 Driver Version:3.0.0
---------------------------------------------------------------
ID Name |PCIe |%GPU Mem
Device Type |Pcie Lane Width |Temp MPC Capable
| ECC Mode
+-------------------------------------------------------------+
0 MTT S4000 |00000000:01:00.0 |0% 7MiB(49152MiB)
Physical |16x(16x) |88C YES
| N/A
---------------------------------------------------------------
---------------------------------------------------------------
Processes:
ID PID Process name GPU Memory
Usage
+-------------------------------------------------------------+
No running processes found
---------------------------------------------------------------
使用 sGPU
要在 sGPU 上运行相同的工作负载，您可以将以下差异应用于 Pod 规范。
spec:
containers:
- name: mtpytorch
image: ubuntu:20.04
command:
- "sleep"
args:
- "infinity"
resources:
limits:
- mthreads.com/gpu: 1
+ mthreads.com/sgpu-core: 1
+ mthreads.com/sgpu-memory: 1
虚拟机使用 GPU
- 部署 KubeVirt
注意：目前测试过的版本是V1.5.2, 其他版本需要自行测试。 KubeVirt 可以使用 KubeVirt Operator 进行安装，该 Operator 管理所有 KubeVirt 核心组件的生命周期。
- 使用
kubectl部署 KubeVirt Operator：export VERSION=$(curl -s https://api.github.com/repos/kubevirt/kubevirt/releases | grep tag_name | grep -v -- '-rc' | grep -v -- '-alpha' | sort -r | head -1 | awk -F': ' '{print $2}' | sed 's/,//' | xargs)echo $VERSIONkubectl apply -f https://github.com/kubevirt/kubevirt/releases/download/${VERSION}/kubevirt-operator.yaml - 使用
kubectl部署 KubeVirt 自定义资源定义：kubectl apply -f https://github.com/kubevirt/kubevirt/releases/download/${VERSION}/kubevirt-cr.yaml
- 验证 KubeVirt 组件
默认情况下，KubeVirt 部署 7 个 Pod、3 个服务、1 个守护进程集、3 个部署应用程序、3 个副本集。
- 检查部署情况：
kubectl get kubevirt.kubevirt.io/kubevirt -n kubevirt -o=jsonpath="{.status.phase}"
- 检查组件：
kubectl get all -n kubevirt
- 开启 kubevirt
在 clusterpolicy 对象中将 kuebevirt 开启：
apiVersion: mthreads.com/v1beta2
kind: ClusterPolicy
metadata:
name: gpu-cluster-policy
spec:
kubevirt:
enabled: true
- 创建 VMIs
现在，您可以继续使用两种类型的 GPU 创建虚拟机实例 (VMI)：vGPU 和 GPU 直通。
创建具有摩尔线程 GPU 直通的 VMI
此示例运行具有摩尔线程 GPU 直通功能的 Ubuntu 20.04（focal）VMI。
apiVersion: kubevirt.io/v1
kind: VirtualMachineInstance
metadata:
name: focal
spec:
domain:
clock:
timer:
hpet:
present: false
hyperv: {}
pit:
tickPolicy: delay
rtc:
tickPolicy: catchup
utc: {}
cpu:
cores: 8
sockets: 2
threads: 1
features:
acpi: {}
apic: {}
hyperv:
relaxed: {}
spinlocks:
spinlocks: 8191
vapic: {}
machine:
type: q35
resources:
requests:
memory: 4G
firmware:
bootloader:
efi:
secureBoot: false
devices:
gpus:
- deviceName: mthreads.com/MTT-S2000
name: gpu1
virtualGPUOptions:
display:
enabled: false
ramFB:
enabled: true
disks:
- name: vmdisk
disk:
bus: virtio
inputs:
- type: tablet
bus: usb
name: tablet
volumes:
- name: vmdisk
containerDisk:
image: sh-harbor.mthreads.com/cloud/vmdisks/focal
imagePullPolicy: IfNotPresent
通过应用前面的 YAML 文件，您可以启动并运行 VMI：
kubectl apply -f focal.yaml
kubectl get vmi
- 在 Kubernetes 集群中预热 VM 镜像
kube-fledged 是一个 Kubernetes operator，用于直接在 Kubernetes 集群的工作节点上创建和管理容器镜像的缓存。为了快速启动 VMI，我们可以使用 kube-fledged 来预热 VM 镜像。
部署 kube-fledged
export KUBEFLEDGED_NAMESPACE=kube-fledged
kubectl create namespace ${KUBEFLEDGED_NAMESPACE}
helm repo add kubefledged-charts https://senthilrch.github.io/kubefledged-charts/
helm repo update
gpg --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys 92D793FA3A6460ED
gpg --export >~/.gnupg/pubring.gpg
helm install --verify kube-fledged kubefledged-charts/kube-fledged -n ${KUBEFLEDGED_NAMESPACE} --wait
通过应用以下 YAML 文件，您可以创建 VM 磁盘缓存：
apiVersion: kubefledged.io/v1alpha2
kind: ImageCache
metadata:
name: vmdisks
namespace: mt-gpu-operator
labels:
app: kubefledged
kubefledged: imagecache
spec:
cacheSpec:
- images:
- sh-harbor.mthreads.com/cloud/vmdisks/focal:latest
nodeSelector:
kubernetes.io/arch: amd64
卸载 MT GPU Operator
使用 Helm 卸载 MT GPU Operator
可以通过运行以下命令卸载 MT GPU Operator Custom resource 的 chart：
$ helm uninstall mt-gpu-operator-custom-resources
然后执行以下命令卸载 MT GPU Operator 的 chart：
$ helm uninstall mt-gpu-operator
运行 helm uninstall 不会删除 CRD。您可以使用以下命令删除 CRD：
$ kubectl delete --ignore-not-found=true crd clusterconfigs.mthreads.com clusterpolicies.mthreads.com nodeconfigs.mthreads.com
使用 YAML 卸载
$ kubectl delete -f mthreads_v1alpha4_clusterconfig.yaml
$ kubectl delete -f mthreads_v1beta2_clusterpolicy.yaml
$ kubectl delete -f mt-gpu-operator.yaml
如何指定驱动并配置
用户可以通过配置 mthreads_v1alpha4_clusterconfig 文件来指定下载的驱动，该文件中承载的是 clusterconfig CR，该 CR 的用途：
- 指定需要安装哪些驱动程序。
- 指定集群中 GPU 访问模式的比例。 GPU 访问模式包括 GPU、可扩展 GPU (sGPU)、虚拟 GPU (vGPU) 和直通 GPU。
基本配置
您可以直接使用以下配置，无需修改。以下 ClusterConfig 对象表示集群中的节点需要安装的 GPU 驱动和 sGPU 驱动。balanced-gpu 表示 sGPU、GPU、passthrough GPU 访问模式各占 33% 来配置集群中的 GPU 设备。
apiVersion: mthreads.com/v1alpha4
kind: ClusterConfig
metadata:
name: gpu-cluster-config
spec:
upgradePolicy:
autoUpgrade: false
allocateStrategy: all
drain:
deleteEmptyDir: false
enable: false
force: false
timeoutSeconds: 300
maxParallelUpgrades: 1
podDeletion:
deleteEmptyDir: false
force: false
timeoutSeconds: 300
waitForCompletion:
timeoutSeconds: 0
podSelector: ""
nodes:
- nodePoolName: node-pool-1
drivers:
- kind: musa
oss:
endpoint: oss.mthreads.com
id: string
secret: string
useSSL: false
bucketName: product-release
objectName: develop/20230607/musa_2023.06.07-D+4358+dkms+glvnd+Ubuntu_amd64.deb
md5sum: string
- kind: libmtml.so
oss:
endpoint: oss.mthreads.com
id: string
secret: string
useSSL: false
bucketName: release-ci
objectName: mtml/release_1.5/a9d889431_mtml_1.5.0-linux-R_amd64.deb
md5sum: string
- kind: sgpu
oss:
endpoint: oss.mthreads.com
id: string
secret: string
useSSL: false
bucketName: release-ci
objectName: cloud/sgpu/master/20230607/sgpu-dkms_1.1.1_amd64.deb
md5sum: string
clusterGpuTargetRatio:
sgpu: 100%
workspaceDir: /tmp
sgpuSpec:
"max_inst": "16"
"policy": "0"
"overcommit_ratio": "1.1"
"time_slice": "1"
驱动升级策略
在mt-driver-toolkit升级驱动过程中，需要考虑到每次驱动容器重启时，都必须卸载驱动内核模块，然后再次加载。因此，升级驱动程序时需要执行具体操作，包括以下步骤：
- 如果mtgpu模块处于活动状态（/sys/module/mtgpu/refcnt的值不为0），则只能通过重新启动节点来卸载驱动程序。
- 如果 mtgpu 模块未使用，driver-toolkit 会卸载旧的 mtgpu 驱动程序内核模块，这将禁止所有客户端使用 GPU 驱动程序。
- 加载更新的 mtgpu 驱动程序内核模块。
- Container-toolkit 将设置节点容器运行时。
- 启用 GPU 驱动程序的客户端。
驱动升级配置选项
ClusterConfig 中的以下字段可用于配置 clusterconfig 控制器：
autoUpgrade负责启用或禁用驱动程序升级策略。默认值为false。当设置为false时，将忽略所有其他选项，并且即使更新了 ClusterConfig 对象中的drivers、clusterGpuTargetRatio或selector字 段，也不会启动升级过程。maxParallelUpgrades是可以并行升级的节点数。 0 表示无限。默认值为 1。allocateStrategy指定哪个操作会触发为节点重新分配 GPU 角色，这个重新分配操作也会导致节点上的驱动重新安装。all：指示当字段（clusterGpuTargetRatio或drivers或selector或sgpuSpec或vgpuMedvWeight）更改时将采取的重新分配操作。onClusterGpuTargetRatioUpdate表示只有clusterGpuTargetRatio字段发生变化时才会触发重新分配。onDriverUpdate表示只有当drivers字段下的内容发生变化时才会触发重新分配。onSelectorUpdate表示只有当selector字段发生变化时才会触发重新分配。onSgpuSpecUpdate表示只有当sgpuSpec字段发生变化时才会触发重新分配。onVgpuMdevWeightUpdated表示只有当vgpuMdevWeight字段发生变化时才会触发重新分配。
drain提供了用于驱逐节点的选项（类似于 kubectl drain）。驱逐仅在启用时使用，并且podDeletion无法删除所有正在使用GPU的 pod。enable负责在升级过程中启用和禁用节点耗尽。默认值为 false。force用于强制删除pod，即使它们不受控制器（例如 ReplicationController、ReplicaSet、Job、DaemonSet 和 StatefulSet）管理。默认值为false。timeoutSeconds指定驱逐的最大等待时长。0 表示无穷大。当超时时，GPU Pod将被强制删除。默认值为 300。podSelector用于过滤节点上的 pod。如果未设置，操作员将清空所有 Pod。deleteEmptyDir用于指定是否删除使用emptyDir卷的pod。当deleteEmptyDir设置为true时，存储在emptyDir卷中的任何本地数据都将与pod一起删除。默认值为 false。
podDeletion提供用于驱逐分配了GPU的pod。force用于强制删除pod，即使它们不受控制器（例如 ReplicationController、ReplicaSet、Job、DaemonSet 和 StatefulSet）管理。默认值为false。timeoutSeconds指定驱逐的最大等待时长。0 表示无穷大。当超时时，GPU Pod将被强制删除。默认值为 300。podSelector用于过滤节点上的 pod。如果未设置，操作员将清空所有 Pod。deleteEmptyDir用于指定是否删除使用emptyDir卷的pod。当deleteEmptyDir设置为true时，存储在emptyDir卷中的任何本地数据都将与pod一起删除。默认值为 false。
waitForCompletion提供用于在升级节点上的驱动程序之前等待用户定义的 pod 组完成的选项。timeoutSeconds指定驱逐的最大等待时长。0 表示无穷大。当超时时，GPU Pod将被强制删除。默认值为 300。podSelector指定 选择器选中pod如果是running的话，就等待timeoutSeconds时间，超时后进入podDeletion阶段。
常用配置如下：
upgradePolicy:
autoUpgrade: false
maxParallelUpgrades: 1
allocateStrategy: all
drain:
enable: false
force: false
timeoutSeconds: 300
podSelector: ""
deleteEmptyDir: false
podDeletion:
force: false
timeoutSeconds: 300
deleteEmptyDir: false
waitForCompletion:
timeoutSeconds: 300
podSelector: ""
暂停驱动程序升级
如果要暂停集群中的自动驱动程序升级，请在 clusterconfig CR中将 spec.upgradePolicy.autoUpgrade 设置为 false。通过这样做，整个调谐器将暂停升级。当然，也可以通过设置spec.upgradePolicy.autoUpgrade为true来恢复驱动升级。
跳过驱动程序升级
如果要跳过节点驱动升级，请使用 mthreads.com/driver-upgrade.skip=true 来标记 NodeConfig 对象（与节点同名）。
停止节点上的驱动程序安装
如果在驱动安装过程中节点出现环境问题，即使已经开始安装也可能无法成功。驱动程序安装过程包括以下步骤：
- 验证节点上的驱动程序和 GPU 访问模式。
- 清除节点的GPU访问模式。
- 卸载所有旧驱动程序。
- 下载新的驱动程序包。
- 安装新驱动程序。
- 执行 GPU 访问模式的post install步骤。
要在节点上检测到问题时暂时停止安装过程，您可以通过 mthreads.com/driver-install.stop=true来标记 NodeConfig 对象(与节点同名)。问题解决后，您可以删除此标签，安装过程将自动恢复。
升级驱动相关的指标和事件
GPU Operator 生 成多个指标，Prometheus 在升级过程中可以抓取这些指标。这些指标包括：
gpu_operator_driver_auto_upgrade_enabled: 是否启用驱动程序自动升级。如果启用则值为 1，如果未启用则值为 0。gpu_operator_nodes_upgrades_in_progress: 当前正在升级的节点总数。gpu_operator_nodes_upgrades_done: 已成功完成节点驱动程序升级的节点总数。gpu_operator_nodes_upgrades_failed: 升级失败的节点总数。gpu_operator_nodes_upgrades_available: 当前满足升级条件的节点总数。gpu_operator_nodes_upgrades_pending: 待升级的节点总数。
在升级过程中，MT GPU Operator 将产生各种事件来报告状态或故障。以下示例是为升级单个 NodeConfig 对象而生成的一组事件。
$ kubectl describe nodeconfig yuzhou-system-product-name
...
Events:
Type Reason Age From Message
---- ------ ---- ---- -------
Normal DriverUpgrade 4m30s mt-gpu-operator Successfully updated nodeconfig state label to ValidateNode
Normal DriverUpgrade 3m30s (x2 over 3m30s) mt-gpu-operator Successfully updated nodeconfig state label to CordonRequired
Normal DriverUpgrade 3m28s mt-gpu-operator Successfully updated nodeconfig state label to WaitForJobsRequired
Normal DriverUpgrade 3m28s mt-gpu-operator Successfully updated nodeconfig state label to OperatorPodDisableRequired
Normal DriverUpgrade 3m27s mt-gpu-operator disable mt-gpu-operator deploy label successfully, node: yuzhou-system-product-name
Normal DriverUpgrade 3m26s mt-gpu-operator Successfully updated nodeconfig state label to DrainNodeRequired
Normal DriverUpgrade 2m49s (x3 over 2m49s) mt-gpu-operator Successfully drained the node
Normal DriverUpgrade 2m49s (x3 over 2m49s) mt-gpu-operator Successfully updated nodeconfig state label to UninstallRequired
Warning DriverUpgrade 2m39s mt-gpu-operator Failed to update nodeconfig state label to UploadDevicesRequired err: timed out waiting for the condition
Normal DriverUpgrade 2m29s (x2 over 2m49s) mt-gpu-operator Successfully updated nodeconfig state label to ClearRoleRequired
Normal DriverUpgrade 89s (x2 over 2m8s) mt-gpu-operator (combined from similar events): Successfully updated nodeconfig state label to TryInstallRequired
Normal DriverUpgrade 23s mt-gpu-operator Successfully updated nodeconfig annotation to [mthreads.com/driver-upgrade-wait-for-pod-completion-start-time null]=%!s(MISSING)
Normal DriverUpgrade 23s mt-gpu-operator Successfully updated nodeconfig state label to InstallRequired
Normal DriverUpgrade 22s mt-gpu-operator Successfully updated nodeconfig state label to ValidateNode
Warning DriverUpgrade 13s mt-gpu-operator Failed to update nodeconfig state label to UpgradeFailed err: timed out waiting for the condition
指定驱动
在ClusterConfig CR中，spec.nodes[0].drivers是一个数组，用于配置节点上的驱动程序。以下 ClusterConfig 对象表示将在每个节点上安装 DEB 包和 sGPU 模块。
apiVersion: mthreads.com/v1alpha4
kind: ClusterConfig
metadata:
name: gpu-cluster-config
namespace: mt-gpu-operator
spec:
upgradePolicy:
...
nodes:
- nodePoolName: node-pool-1
specification: balanced-gpu
workspaceDir: /tmp
drivers:
- kind: musa
oss:
endpoint: oss.mthreads.com
id: string
secret: string
useSSL: false
bucketName: product-release
objectPrefix: develop/20221208
- kind: sgpu
oss:
endpoint: oss.mthreads.com
id: string
secret: string
useSSL: false
bucketName: release-ci
objectPrefix: cloud/sgpu/latest
驱动器种类
每个软件都有一个 kind 属性，kind 的值包括 musa,sgpu, libmtml.so, mthreads-gmi、umd、kmd、umd+kmd 和 mt_peermem。支持 的封装类型说明如下：
- musa: 您可以指定 musa DEB 包，例如 musa_2022.08.22-M643.Ubuntu_amd64.deb
- sgpu：您可以指定一个包，例如 sgpu_km.ko 或 sgpu-dkms_1.1.1_amd64.deb。
- libmtml.so：您可以指定 libmtml.so 或 a9d889431_mtml_1.5.0-linux-R_amd64.deb 等软件包。
- mthreads-gmi：可以指定 mthreads-gmi 等包。
- umd：您可以指定一个包，例如 B1043_mtgpu_linux-x86-xorg-hw-relWithInfo-umd_8ee3170.tar.gz。
- kmd：您可以指定一个包，例如 B1261_mtgpu_linux-x86-xorg-hw-release-kmd_e8aac23.tar.gz。
- umd+kmd：可以指定B1331_mtgpu_linux-x86-nulldrmws-hw-debug-AGP-umd_e858cbd-kmd_6cc1e50.tar.gz等包。
- mt_peermem: 您可以指定 mt_peermem.ko 等文件。
驱动源
驱动源包括 OSS 服务器、HTTP 服务器、本地目录。以下各节分别介绍如何从这些来源获取包。
- 从 OSS 获取包
使用以下结构指定OSS上的包。
oss:
endpoint: oss.mthreads.com # oss domain or ip
id: string # oss user name
secret: string # oss password
useSSL: false # need ssl authentication or not
bucketName: product-release # bucket on oss
objectPrefix: master/20220810 # prefix under bucket
objectName: master/20220810/musa_2022.08.10-M397.Kylin_arm64.deb # objectName under bucket
md5sum: string # used to verify file
以下配置从 OSS 上的 product-release 存储桶中获取 master/20220810 前缀目录下的 DEB 包。
drivers:
- kind: musa
oss:
endpoint: oss.mthreads.com
id: string
secret: string
useSSL: false
bucketName: product-release
objectPrefix: master/20220810
上述配置没有指定DEB包。前缀文件夹（在本示例中为 master/20220810）可能包含不同体系结构和格式的多个 DEB 包，如下例所示。
$ mc ls oss/product-release/master/20220810
[2022-08-10 23:29:21 CST] 119B STANDARD musa_2022.08.10-M-B397_info.txt
[2022-08-10 23:29:22 CST] 32MiB STANDARD musa_2022.08.10-M397.Kylin_arm64.deb
[2022-08-10 23:29:23 CST] 34MiB STANDARD musa_2022.08.10-M397.Ubuntu_amd64.deb
[2022-08-10 23:29:23 CST] 34MiB STANDARD musa_2022.08.10-M397.Ubuntu_amd64.rpm
[2022-08-10 23:29:23 CST] 122MiB STANDARD musa_2022.08.10-M397.uos_arm64.deb
driver-toolkit会根据所在节点的Linux发行版（Ubuntu或UOS）和架构来下载对应的DEB包。 或者，您也可以直接使用objectName指定要从OSS下载的DEB包。以下示例下载 master/20220810/musa_2022.08.10-M397.Ubuntu_amd64.deb。
drivers:
- kind: musa
oss:
bucketName: product-release
endpoint: oss.mthreads.com
id: string
secret: string
objectName: master/20220810/musa_2022.08.10-M397.Ubuntu_amd64.deb
useSSL: false
md5sum: string
如果要指定安装包的安装脚本，可以使用 installConfig 字段。在本例中，workspaceDir 为 /tmp，/tmp/umd+kmd/ 为下载文件解压后的文件夹:
workspaceDir: /tmp
drivers:
- kind: umd+kmd
oss:
id: string
secret: string
useSSL: false
bucketName: release-rc
objectPrefix: release_pkg/master
objectName: release_pkg/master/B1261_mtgpu_linux-x86-xorg-hw-release-kmd_e8aac23.tar.gz
md5sum: string
installConfig:
installCmd: /tmp/umd+kmd/mt_umd/x86_64-mtgpu_linux-xorg-release/install.sh
uninstallCmd: /tmp/umd+kmd/mt_umd/x86_64-mtgpu_linux-xorg-release/install.sh -u
- 从 HTTP 服务器获取包
以下配置从 HTTP 服务器下载 DEB 包。
drivers:
- kind: musa:
http:
url: http://oss.mthreads.com/product-release/master/20220711/musa_2022.07.11-M215.Ubuntu_amd64.deb
md5sum: string
- 本地获取包
用户需要将该文件放在主机上的 /usr/data 目录下，然后配置 clusterconfig 对象，以下配置从本地的 /usr/data/mtgpu_linux-xorg-hw-20220707.tar.gz 获取包文件。
drivers:
- kind: umd+kmd:
local:
filePath: /usr/data/mtgpu_linux-xorg-hw-20220707.tar.gz
md5sum: string
Selector 配置
Selector用来指定需要安装驱动程序的节点。以下配置在标签为kubernetes.io/hostname键值为k8s-master和user-ubuntu的节点上安装drivers字段中指定的驱动程序。
apiVersion: mthreads.com/v1alpha4
kind: ClusterConfig
metadata:
name: clustergpuconfig-sample
namespace: mt-gpu-operator
spec:
upgradePolicy:
...
nodes:
- nodePoolName: test
clusterGpuTargetRatio:
gpu: 80%
passthrough: 20%
workspaceDir: /tmp
drivers:
- kind: musa
oss:
endpoint: oss.mthreads.com
id: string
secret: string
useSSL: false
bucketName: product-release
objectPrefix: master/20220910
selector:
matchExpressions:
- key: kubernetes.io/hostname
operator: In
values:
- k8s-master
- user-ubuntu
selector字段是可选的。没有设置selector的 ClusterConfig 对象可能如下所示：
apiVersion: mthreads.com/v1alpha4
kind: ClusterConfig
metadata:
name: clustergpuconfig-sample
namespace: mt-gpu-operator
spec:
nodes:
- clusterGpuTargetRatio:
gpu: 80%
passthrough: 20%
workspaceDir: /tmp
drivers:
- kind: musa
oss:
endpoint: oss.mthreads.com
id: string
secret: string
useSSL: false
bucketName: product-release
objectPrefix: master/20220910
以上示例表示所有节点都可以安装在product-release存储桶的master/20220910前缀文件夹下的musa包。
节点打上用户指定的标签
在驱动安装完成后，用户可以使用 nodeDriverLabels 字段给节点打上指定标签。
apiVersion: mthreads.com/v1alpha4
kind: ClusterConfig
metadata:
name: clustergpuconfig-sample
namespace: mt-gpu-operator
spec:
nodes:
- clusterGpuTargetRatio:
...
nodeDriverLabels:
"musa-driver-version": "2.0.1"
"sGPU-version": "1.2.1"
分配 GPU 核心
分配GPU核心的意思是节点可能有多张卡，每张卡可能有 1-2 个核心，每个核心可以配置成普通 GPU 或 sGPU 或 vGPU 或 passthrough 设备，而 clusterconfig 对象中有字段可以控制集群中这些设备角色的比例。
- 方法一：指定 clusterGpuTargetRatio
您可以使用 clusterGpuTargetRatio 字段指定如何在集群中分配 GPU 核心。
apiVersion: mthreads.com/v1alpha4
kind: ClusterConfig
metadata:
name: clustergpuconfig-sample
namespace: mt-gpu-operator
spec:
upgradePolicy:
...
nodes:
- nodePoolName: node-pool-1
clusterGpuTargetRatio:
gpu: 80%
passthrough: 20%
workspaceDir: /tmp
drivers:
- kind: musa
oss:
endpoint: oss.mthreads.com
id: string
secret: string
useSSL: false
bucketName: product-release
objectPrefix: master/20220910
上述 ClusterConfig 对象表示 80% 的 GPU 核心分配给 普通GPU 容器，20% 分配为直通供虚拟机使用。
clusterGpuTargetRatio结构如下:
clusterGpuTargetRatio:
gpu: string
passthrough: string
sgpu: string
注意：
-
比例的格式必须满足 ^(100|[1-9]?\d(.)?)%$|0$/ 正则表达式。另外，比率之和必须等于 100%。
-
在当前版本的 mt-gpu-operator 中，
clusterGpuTargetRatio.passthrough只能设置为低于 100% 的值。 -
clusterGPUTargetRatio表示预期值。实际值取决于集群节点的状态。 -
要将 GPU 核心分配为直通设备供虚拟机使用，您需要在 BIOS 中启用虚拟化扩展和 I/O 内存管理单元 (IOMMU) 扩展。 对于 Intel，引导计算机并将 intel_iommu=on 附加到 grub 配置文件中 GRUB_CMDLINE_LINUX 行的末尾。
# vi /etc/default/grub...GRUB_CMDLINE_LINUX="nofb splash=quiet console=tty0 ... intel_iommu=on...# grub-mkconfig -o /boot/grub/grub.cfg# reboot对于 AMD，引导计算机，并将 amd_iommu=on 附加到 grub 配置文件中 GRUB_CMDLINE_LINUX 行的末尾。
# vi /etc/default/grub...GRUB_CMDLINE_LINUX="nofb splash=quiet console=tty0 ... amd_iommu=on...# grub-mkconfig -o /boot/grub/grub.cfg# reboot
- 方法二：指定规格
为了便于配置比例，您可以指定 specifications 而不是 clusterGpuTargetRatio，如下所示。
apiVersion: mthreads.com/v1alpha4
kind: ClusterConfig
metadata:
name: gpu-cluster-config
namespace: mt-gpu-operator
spec:
upgradePolicy:
...
nodes:
- nodePoolName: node-pool-1
drivers:
- kind: musa
oss:
bucketName: product-release
endpoint: oss.mthreads.com
id: string
objectPrefix: develop/20221208
secret: string
useSSL: false
- kind: sgpu
oss:
bucketName: release-ci
endpoint: oss.mthreads.com
id: string
objectPrefix: cloud/sgpu/latest
secret: string
useSSL: false
specification: balanced-gpu
workspaceDir: /tmp
上例中 specification 设置为 balanced-gpu，与下面的配置效果相同。
clusterGpuTargetRatio:
gpu: "33%"
sgpu: "33%"
passthrough: "34%"
specification 的有效值包括 gpu-only、sgpu-only、vgpu-only、passthrough-only、balanced-gpu 和 balanced-vgpu。这些 specification 值对应的 clusterGpuTargetRatio 配置如下：
gpu-only:
clusterGpuTargetRatio:
gpu: "100%"
sgpu-only:
clusterGpuTargetRatio:
sgpu: "100%"
passthrough-only:
clusterGpuTargetRatio:
passthrough: "100%"
指定 sgpuSpec
sgpuSpec 定义节点 sGPU 配置的 sGPU 参数。sGPU 有这些参数可以配置：max_inst、policy、time_slice、overcommit_ratio。有关更多信息，请参阅 sGPU 文档。
sgpuSpec:
"max_inst": "16"
"policy": "0"
"overcommit_ratio": "1.1"
"time_slice": "1"
常见场景
ClusterConfig 对象主要用于以下场景：
- 在所有节点上安装相同的驱动程序。
- 在不同节点上安装不同的驱动程序。
- 按比例分配 GPU 核心。
- 在所有节点上安装相同的驱动程序
Helm chart中有一个 values.yaml 文件，用于安装 GPU 驱动。gpu-cluster-config 在mtGpuClusterConfigClusterconfig.spec 中配置如下。
nodes:
- nodePoolName: test
drivers:
- kind: musa
oss:
bucketName: product-release
endpoint: oss.mthreads.com
id: string
objectPrefix: develop/20221208
secret: string
useSSL: false
- kind: sgpu
oss:
bucketName: release-ci
endpoint: oss.mthreads.com
id: string
objectPrefix: cloud/sgpu/latest
secret: string
useSSL: false
specification: balanced-gpu
workspaceDir: /tmp
- 在不同的节点上安装 不用的驱动
使用 selector 选择应安装驱动程序的节点：
upgradePolicy:
allocateStrategy: all
autoUpgrade: false
drain:
deleteEmptyDir: false
enable: false
force: false
timeoutSeconds: 300
maxParallelUpgrades: 1
podDeletion:
deleteEmptyDir: false
force: false
timeoutSeconds: 300
waitForCompletion:
timeoutSeconds: 300
nodes:
- nodePoolName: node-pool-1
clusterGpuTargetRatio:
sgpu: 50%
passthrough: 50%
workspaceDir: /tmp
drivers:
- kind: musa
oss:
endpoint: oss.mthreads.com
id: string
secret: string
useSSL: false
bucketName: product-release
objectPrefix: master/20221101
- kind: sgpu
oss:
endpoint: oss.mthreads.com
id: string
secret: string
useSSL: false
bucketName: release-ci
objectPrefix: cloud/sgpu/latest
selector:
matchExpressions:
- key: kubernetes.io/hostname
operator: In
values:
- nodename_1
- nodename_2
- nodePoolName: node-pool-2
clusterGpuTargetRatio:
gpu: 100%
workspaceDir: /tmp
drivers:
- kind: musa
oss:
endpoint: oss.mthreads.com
id: string
secret: string
useSSL: false
bucketName: product-release
objectPrefix: master/20221101
selector:
matchExpressions:
- key: kubernetes.io/hostname
operator: In
values:
- nodename_3
- nodename_4
驱动安装基本运维
查询基本状态
如果驱动安装/升级失败，你可以通过以下命令查看驱动当前安装的状态：
$ kubectl get nodeconfig
NAME DRIVER UPGRADE STATE NODE POOL INSTALLATION TIMEOUT
node-1 InstallDone default
node-2 InstallDone default
node-3 InstallDone default
当驱动安装失败后，可以查看驱动升级的相关事件：
$ kubectl get events --sort-by='.lastTimestamp' | grep DriverUpgrade
...
5m28s Normal DriverUpgrade nodeconfig/node-1 (combined from similar events): Successfully updated nodeconfig state label to ValidateNode
5m19s Warning DriverUpgrade nodeconfig/node-1 Failed to update nodeconfig state label to UpgradeFailed err: timed out waiting for the condition
4m28s Normal DriverUpgrade nodeconfig/node-1 Successfully updated nodeconfig state label to WaitForJobsRequired
79s Normal DriverUpgrade nodeconfig/node-1 Successfully updated nodeconfig state label to InstallDone
29s Normal DriverUpgrade nodeconfig/node-2 Successfully updated nodeconfig state label to InstallDone
...
你也可以单独查看某一个节点上驱动安装事件：
$ kubectl describe nodeconfig <node-name>
...
Events:
Type Reason Age From Message
---- ------ ---- ---- -------
Warning DriverUpgrade 12s mt-gpu-operator 2024-01-19 03:29:06: failed reason: timed out waiting for the condition
Normal DriverUpgrade 12s mt-gpu-operator 2024-01-19 03:29:06: disable mt-gpu-operator deploy label successfully, node: yuzhou-system-product-name
Normal DriverUpgrade 12s mt-gpu-operator 2024-01-19 03:29:06: Successfully drained the node
Normal DriverInstall 12s mt-gpu-operator 2024-01-19 03:29:06: Success to clear gpu
升级失败
用户可以通过查看 mt-controller-manager 日志来定位问题：
km logs mt-controller-manager-xxx-xxx | grep controllers.NodeConfig
节点卡在 RebootNodeRequired 状态
如果节点长时间卡在 RebootNodeRequired 状态：
$ kubectl get nodeconfig
node-1 RebootNodeRequired
可能是由 Kured 导致的问题。在重启节点之前，Kured 会尝试驱逐节点上的负载，但这一步骤可能会失败。用户可以通过查看节点上的注解和标签来确定 Kured 是否卡在驱逐阶段：
$ kubectl describe node <node-name> | grep reboot
mthreads.com/node-need-reboot=true
weave.works/kured-most-recent-reboot-needed: 2024-01-18T04:58:47Z
weave.works/kured-reboot-in-progress: 2024-01-18T04:58:47Z
这些标签和注解是由 Kured 创建的：
mthreads.com/node-need-reboot=true：表示节点需要重启。weave.works/kured-most-recent-reboot-needed: 2024-01-18T04:58:47Z：表示上一次由 Kured 触发节点重启的时间。weave.works/kured-reboot-in-progress: 2024-01-18T04:58:47Z：表示当前 Kured 正在处理节点，可能正在驱逐节点上的负载。
若希望在 Kured 驱逐失败时强制重启节点，在 ClusterPolicy 中添加 Kured 强制重启的参数：
kured:
enabled: true
args:
...
- --force-reboot=true
gpu-operator-core 安装
k8s集群部署device-plugin和mtgpu-exporter组件
- 在有摩尔线程GPU的节点上都打上如下标签
$ kubectl label node <node-name> mthreads.com/gpu=enable
2、部署组件
$ kubectl apply -f deployments.yaml
3、检验组件是否正常：
$ kubectl get po -n mt-gpu-operator
mt-universal-gpu-device-controller-99bdj 1/1 Running 0 13m
mt-universal-gpu-device-controller-sgh59 1/1 Running 0 13m
mtgpu-exporter-qqmx4 1/1 Running 0 13m
mtgpu-exporter-sdsc7 1/1 Running 0 13m
4、检查节点上是否有摩尔线程的GPU资源:
$ kubectl describe node <node-name>
···
Capacity:
mthreads.com/gpu: 1 #这就是摩尔线程的gpu资源
···
5、检查mtgou-exporter的 metrics:
$ kubectl get svc -n mt-gpu-operator
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
mtgpu-exporter ClusterIP 10.110.37.176 <none> 9445/TCP 35m
$ curl http://10.110.37.176:9445/metrics
# HELP go_gc_duration_seconds A summary of the pause duration of garbage collection cycles.
# TYPE go_gc_duration_seconds summary
go_gc_duration_seconds{quantile="0"} 0
go_gc_duration_seconds{quantile="0.25"} 0
go_gc_duration_seconds{quantile="0.5"} 0
go_gc_duration_seconds{quantile="0.75"} 0
go_gc_duration_seconds{quantile="1"} 0
go_gc_duration_seconds_sum 0
go_gc_duration_seconds_count 0
# HELP go_goroutines Number of goroutines that currently exist.
# TYPE go_goroutines gauge
go_goroutines 6
# HELP go_info Information about the Go environment.
# TYPE go_info gauge
go_info{version="go1.17.8"} 1
# HELP go_memstats_alloc_bytes Number of bytes allocated and still in use.
# TYPE go_memstats_alloc_bytes gauge
go_memstats_alloc_bytes 1.822264e+06
# HELP go_memstats_alloc_bytes_total Total number of bytes allocated, even if freed.
# TYPE go_memstats_alloc_bytes_total counter
....
如何使用摩尔线程GPU
$ cat << EOF | kubectl create -f -
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: ubuntu
spec:
restartPolicy: OnFailure
nodeSelector:
kubernetes.io/arch: amd64
containers:
- name: ubuntu
image: "ubuntu:20.04" #镜像填自己的
command: ["sleep"]
args: ["3600"]
imagePullPolicy: Always
resources:
limits:
mthreads.com/gpu: 1
EOF
DCGM & DCGM exporter安装说明
DCGM和DCGM exporter是两个组件
DCGM（Data Center GPU Manager） 是一个专为 数据中心 GPU 服务器 和 多 GPU 集群环境 设计的 GPU 监控与管理工具套件，适用于对 MTHREADS GPU 的健康监测、性能分析、故障检测和生命周期管理。
DCGM-Exporter 是一个 Prometheus Exporter，专门将 MTHREADS GPU 的运行状态指标（如温度、功耗、利用率等）导出供 Prometheus 抓取。
k8s集群部署dcgm和dcgm-exporter组件
1. 在有摩尔线程GPU的节点上都打上如下标签
$ kubectl label node <node-name> mthreads.com/gpu=enable
2、部署组件
dcgm和exporter运行在两个pod中, exporter通过网络连接dcgm获取GPU指标。用户可通过dcgmi命令工具访问完整的dcgm功能
$ kubectl apply -f dcgm-and-exporter.yaml
3、检验组件是否正常
$ kubectl get po -n mt-gpu-operator
mt-dcgm-exporter-rjxh9 1/1 Running 0 1m
mt-dcgm-htdxg 1/1 Running 0 1m
4. 检查dcgm-exporter的metrics
$ kubectl get svc mt-dcgm-exporter -n mt-gpu-operator
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
mt-dcgm-exporter ClusterIP 10.233.36.113 <none> 9400/TCP 2m
$ curl http://10.233.36.113:9400/metrics
# HELP DCGM_FI_DEV_CPU_AFFINITY_0 cpu affinity 0-63
# TYPE DCGM_FI_DEV_CPU_AFFINITY_0 gauge
DCGM_FI_DEV_CPU_AFFINITY_0{gpu="0",UUID="e16190dd-4ffb-d424-1e9a-b12d5f519e43",device="mtgpu0",modelName="MTT S3000",Hostname="cd-worker-zxxu",DCGM_FI_DEV_BRAND="MTT",DCGM_FI_DEV_VBIOS_VERSION="2.1.8",DCGM_FI_DRIVER_VERSION="2.7.0",DCGM_FI_MTML_VERSION="2.0.0",container="",namespace="",pod=""} 4095
# HELP DCGM_FI_DEV_CPU_AFFINITY_1 cpu affinity 64-127
# TYPE DCGM_FI_DEV_CPU_AFFINITY_1 gauge
DCGM_FI_DEV_CPU_AFFINITY_1{gpu="0",UUID="e16190dd-4ffb-d424-1e9a-b12d5f519e43",device="mtgpu0",modelName="MTT S3000",Hostname="cd-worker-zxxu",DCGM_FI_DEV_BRAND="MTT",DCGM_FI_DEV_VBIOS_VERSION="2.1.8",DCGM_FI_DRIVER_VERSION="2.7.0",DCGM_FI_MTML_VERSION="2.0.0",container="",namespace="",pod=""} 0
# HELP DCGM_FI_DEV_CPU_AFFINITY_2 cpu affinity 128-191
# TYPE DCGM_FI_DEV_CPU_AFFINITY_2 gauge
DCGM_FI_DEV_CPU_AFFINITY_2{gpu="0",UUID="e16190dd-4ffb-d424-1e9a-b12d5f519e43",device="mtgpu0",modelName="MTT S3000",Hostname="cd-worker-zxxu",DCGM_FI_DEV_BRAND="MTT",DCGM_FI_DEV_VBIOS_VERSION="2.1.8",DCGM_FI_DRIVER_VERSION="2.7.0",DCGM_FI_MTML_VERSION="2.0.0",container="",namespace="",pod=""} 0
# HELP DCGM_FI_DEV_CPU_AFFINITY_3 cpu affinity 192-255
# TYPE DCGM_FI_DEV_CPU_AFFINITY_3 gauge
DCGM_FI_DEV_CPU_AFFINITY_3{gpu="0",UUID="e16190dd-4ffb-d424-1e9a-b12d5f519e43",device="mtgpu0",modelName="MTT S3000",Hostname="cd-worker-zxxu",DCGM_FI_DEV_BRAND="MTT",DCGM_FI_DEV_VBIOS_VERSION="2.1.8",DCGM_FI_DRIVER_VERSION="2.7.0",DCGM_FI_MTML_VERSION="2.0.0",container="",namespace="",pod=""} 0
# HELP DCGM_FI_DEV_SM_CLOCK SM clock frequency (in MHz).
# TYPE DCGM_FI_DEV_SM_CLOCK gauge
DCGM_FI_DEV_SM_CLOCK{gpu="0",UUID="e16190dd-4ffb-d424-1e9a-b12d5f519e43",device="mtgpu0",modelName="MTT S3000",Hostname="cd-worker-zxxu",DCGM_FI_DEV_BRAND="MTT",DCGM_FI_DEV_VBIOS_VERSION="2.1.8",DCGM_FI_DRIVER_VERSION="2.7.0",DCGM_FI_MTML_VERSION="2.0.0",container="",namespace="",pod=""} 1900
# HELP DCGM_FI_DEV_MEM_CLOCK Memory clock frequency (in MHz).
# TYPE DCGM_FI_DEV_MEM_CLOCK gauge
DCGM_FI_DEV_MEM_CLOCK{gpu="0",UUID="e16190dd-4ffb-d424-1e9a-b12d5f519e43",device="mtgpu0",modelName="MTT S3000",Hostname="cd-worker-zxxu",DCGM_FI_DEV_BRAND="MTT",DCGM_FI_DEV_VBIOS_VERSION="2.1.8",DCGM_FI_DRIVER_VERSION="2.7.0",DCGM_FI_MTML_VERSION="2.0.0",container="",namespace="",pod=""} 1750
# HELP DCGM_FI_DEV_MEMORY_TEMP Memory temperature (in C).
# TYPE DCGM_FI_DEV_MEMORY_TEMP gauge
DCGM_FI_DEV_MEMORY_TEMP{gpu="0",UUID="e16190dd-4ffb-d424-1e9a-b12d5f519e43",device="mtgpu0",modelName="MTT S3000",Hostname="cd-worker-zxxu",DCGM_FI_DEV_BRAND="MTT",DCGM_FI_DEV_VBIOS_VERSION="2.1.8",DCGM_FI_DRIVER_VERSION="2.7.0",DCGM_FI_MTML_VERSION="2.0.0",container="",namespace="",pod=""} 64
# HELP DCGM_FI_DEV_GPU_TEMP GPU temperature (in C).
# TYPE DCGM_FI_DEV_GPU_TEMP gauge
DCGM_FI_DEV_GPU_TEMP{gpu="0",UUID="e16190dd-4ffb-d424-1e9a-b12d5f519e43",device="mtgpu0",modelName="MTT S3000",Hostname="cd-worker-zxxu",DCGM_FI_DEV_BRAND="MTT",DCGM_FI_DEV_VBIOS_VERSION="2.1.8",DCGM_FI_DRIVER_VERSION="2.7.0",DCGM_FI_MTML_VERSION="2.0.0",container="",namespace="",pod=""} 57
# HELP DCGM_FI_DEV_POWER_USAGE Power draw (in W).
# TYPE DCGM_FI_DEV_POWER_USAGE gauge
DCGM_FI_DEV_POWER_USAGE{gpu="0",UUID="e16190dd-4ffb-d424-1e9a-b12d5f519e43",device="mtgpu0",modelName="MTT S3000",Hostname="cd-worker-zxxu",DCGM_FI_DEV_BRAND="MTT",DCGM_FI_DEV_VBIOS_VERSION="2.1.8",DCGM_FI_DRIVER_VERSION="2.7.0",DCGM_FI_MTML_VERSION="2.0.0",container="",namespace="",pod=""} 121.660000
# HELP DCGM_FI_DEV_PCIE_REPLAY_COUNTER Total number of PCIe retries.
# TYPE DCGM_FI_DEV_PCIE_REPLAY_COUNTER counter
DCGM_FI_DEV_PCIE_REPLAY_COUNTER{gpu="0",UUID="e16190dd-4ffb-d424-1e9a-b12d5f519e43",device="mtgpu0",modelName="MTT S3000",Hostname="cd-worker-zxxu",DCGM_FI_DEV_BRAND="MTT",DCGM_FI_DEV_VBIOS_VERSION="2.1.8",DCGM_FI_DRIVER_VERSION="2.7.0",DCGM_FI_MTML_VERSION="2.0.0",container="",namespace="",pod=""} 0
# HELP DCGM_FI_DEV_GPU_UTIL GPU utilization (in %).
# TYPE DCGM_FI_DEV_GPU_UTIL gauge
DCGM_FI_DEV_GPU_UTIL{gpu="0",UUID="e16190dd-4ffb-d424-1e9a-b12d5f519e43",device="mtgpu0",modelName="MTT S3000",Hostname="cd-worker-zxxu",DCGM_FI_DEV_BRAND="MTT",DCGM_FI_DEV_VBIOS_VERSION="2.1.8",DCGM_FI_DRIVER_VERSION="2.7.0",DCGM_FI_MTML_VERSION="2.0.0",container="",namespace="",pod=""} 0
# HELP DCGM_FI_DEV_XID_ERRORS Value of the last XID error encountered.
# TYPE DCGM_FI_DEV_XID_ERRORS gauge
DCGM_FI_DEV_XID_ERRORS{gpu="0",UUID="e16190dd-4ffb-d424-1e9a-b12d5f519e43",device="mtgpu0",modelName="MTT S3000",Hostname="cd-worker-zxxu",DCGM_FI_DEV_BRAND="MTT",DCGM_FI_DEV_VBIOS_VERSION="2.1.8",DCGM_FI_DRIVER_VERSION="2.7.0",DCGM_FI_MTML_VERSION="2.0.0",container="",err_code="0",err_code_hex="0",err_msg="No Error",level="",namespace="",pod=""} 0
# HELP DCGM_FI_DEV_FB_TOTAL Total Frame Buffer of the GPU in MB.
# TYPE DCGM_FI_DEV_FB_TOTAL gauge
DCGM_FI_DEV_FB_TOTAL{gpu="0",UUID="e16190dd-4ffb-d424-1e9a-b12d5f519e43",device="mtgpu0",modelName="MTT S3000",Hostname="cd-worker-zxxu",DCGM_FI_DEV_BRAND="MTT",DCGM_FI_DEV_VBIOS_VERSION="2.1.8",DCGM_FI_DRIVER_VERSION="2.7.0",DCGM_FI_MTML_VERSION="2.0.0",container="",namespace="",pod=""} 32768
# HELP DCGM_FI_DEV_FB_FREE Frame buffer memory free (in MB).
# TYPE DCGM_FI_DEV_FB_FREE gauge
DCGM_FI_DEV_FB_FREE{gpu="0",UUID="e16190dd-4ffb-d424-1e9a-b12d5f519e43",device="mtgpu0",modelName="MTT S3000",Hostname="cd-worker-zxxu",DCGM_FI_DEV_BRAND="MTT",DCGM_FI_DEV_VBIOS_VERSION="2.1.8",DCGM_FI_DRIVER_VERSION="2.7.0",DCGM_FI_MTML_VERSION="2.0.0",container="",namespace="",pod=""} 32760
# HELP DCGM_FI_DEV_FB_USED Frame buffer memory used (in MB).
# TYPE DCGM_FI_DEV_FB_USED gauge
DCGM_FI_DEV_FB_USED{gpu="0",UUID="e16190dd-4ffb-d424-1e9a-b12d5f519e43",device="mtgpu0",modelName="MTT S3000",Hostname="cd-worker-zxxu",DCGM_FI_DEV_BRAND="MTT",DCGM_FI_DEV_VBIOS_VERSION="2.1.8",DCGM_FI_DRIVER_VERSION="2.7.0",DCGM_FI_MTML_VERSION="2.0.0",container="",namespace="",pod=""} 7
# HELP DCGM_FI_DEV_FB_USED_PERCENT Percentage used of Frame Buffer: 'Used/(Total - Reserved)'. Range 0.0-1.0.
# TYPE DCGM_FI_DEV_FB_USED_PERCENT gauge
DCGM_FI_DEV_FB_USED_PERCENT{gpu="0",UUID="e16190dd-4ffb-d424-1e9a-b12d5f519e43",device="mtgpu0",modelName="MTT S3000",Hostname="cd-worker-zxxu",DCGM_FI_DEV_BRAND="MTT",DCGM_FI_DEV_VBIOS_VERSION="2.1.8",DCGM_FI_DRIVER_VERSION="2.7.0",DCGM_FI_MTML_VERSION="2.0.0",container="",namespace="",pod=""} 0.000243
# HELP DCGM_FI_DEV_VOLTAGE Voltage for the device in mV
# TYPE DCGM_FI_DEV_VOLTAGE gauge
DCGM_FI_DEV_VOLTAGE{gpu="0",UUID="e16190dd-4ffb-d424-1e9a-b12d5f519e43",device="mtgpu0",modelName="MTT S3000",Hostname="cd-worker-zxxu",DCGM_FI_DEV_BRAND="MTT",DCGM_FI_DEV_VBIOS_VERSION="2.1.8",DCGM_FI_DRIVER_VERSION="2.7.0",DCGM_FI_MTML_VERSION="2.0.0",container="",namespace="",pod=""} 999
# HELP DCGM_FI_PROF_MTLINK_TX_BYTES The total number of bytes of active MtLink tx (transmit) data including both header and payload
# TYPE DCGM_FI_PROF_MTLINK_TX_BYTES counter
DCGM_FI_PROF_MTLINK_TX_BYTES{gpu="0",UUID="e16190dd-4ffb-d424-1e9a-b12d5f519e43",device="mtgpu0",modelName="MTT S3000",Hostname="cd-worker-zxxu",DCGM_FI_DEV_BRAND="MTT",DCGM_FI_DEV_VBIOS_VERSION="2.1.8",DCGM_FI_DRIVER_VERSION="2.7.0",DCGM_FI_MTML_VERSION="2.0.0",container="",namespace="",pod=""} 0
# HELP DCGM_FI_PROF_MTLINK_RX_BYTES The total number of bytes of active MtLink rx (read) data including both header and payload
# TYPE DCGM_FI_PROF_MTLINK_RX_BYTES counter
DCGM_FI_PROF_MTLINK_RX_BYTES{gpu="0",UUID="e16190dd-4ffb-d424-1e9a-b12d5f519e43",device="mtgpu0",modelName="MTT S3000",Hostname="cd-worker-zxxu",DCGM_FI_DEV_BRAND="MTT",DCGM_FI_DEV_VBIOS_VERSION="2.1.8",DCGM_FI_DRIVER_VERSION="2.7.0",DCGM_FI_MTML_VERSION="2.0.0",container="",namespace="",pod=""} 0
# HELP DCGM_FI_DEV_HWR_COUNTER Hardware Lockup Counter for HW Recovery
# TYPE DCGM_FI_DEV_HWR_COUNTER counter
DCGM_FI_DEV_HWR_COUNTER{gpu="0",UUID="e16190dd-4ffb-d424-1e9a-b12d5f519e43",device="mtgpu0",modelName="MTT S3000",Hostname="cd-worker-zxxu",DCGM_FI_DEV_BRAND="MTT",DCGM_FI_DEV_VBIOS_VERSION="2.1.8",DCGM_FI_DRIVER_VERSION="2.7.0",DCGM_FI_MTML_VERSION="2.0.0",container="",namespace="",pod=""} 0
# HELP DCGM_EXP_XID_ERRORS_COUNT Count of XID Errors within user-specified time window (see xid-count-window-size param).
# TYPE DCGM_EXP_XID_ERRORS_COUNT gauge
DCGM_EXP_XID_ERRORS_COUNT{gpu="0",UUID="e16190dd-4ffb-d424-1e9a-b12d5f519e43",device="mtgpu0",modelName="MTT S3000",Hostname="cd-worker-zxxu",DCGM_FI_DEV_BRAND="MTT",DCGM_FI_DEV_VBIOS_VERSION="2.1.8",DCGM_FI_DRIVER_VERSION="2.7.0",DCGM_FI_MTML_VERSION="2.0.0",window_size_in_ms="300000",container="",namespace="",pod=""} 0
5. 检查dcgm功能(如果单独部署了dcgm)
$ kubectl exec -it mt-dcgm-htdxg -n mt-gpu-operator -- /usr/local/mtdcgm/bin/dcgmi discovery -l
Defaulted container "mt-dcgm-ctr" out of: mt-dcgm-ctr, toolkit-validation (init)
1 GPU found.
+--------+----------------------------------------------------------------------+
| GPU ID | Device Information |
+--------+----------------------------------------------------------------------+
| 0 | Name: MTT S3000 |
| | PCI Bus ID: 00000000:01:00.0 |
| | Device UUID: e16190dd-4ffb-d424-1e9a-b12d5f519e43 |
+--------+----------------------------------------------------------------------+
