本文介绍如何在已有集群的GPU节点上手动升级Kernel。

前提条件

当前kernel版本低于3.10.0-957.21.3

操作步骤

  1. 通过 kubectl 连接 Kubernetes 集群。
  2. 将GPU节点设置为不可调度(本例以节点 cn-beijing.i-2ze19qyi8votgjz12345为例)。
    kubectl cordon cn-beijing.i-2ze19qyi8votgjz12345
    
    node/cn-beijing.i-2ze19qyi8votgjz12345 already cordoned
  3. 将要升级驱动的GPU节点进行排水。
    # kubectl drain cn-beijing.i-2ze19qyi8votgjz12345 --grace-period=120 --ignore-daemonsets=true
    
    node/cn-beijing.i-2ze19qyi8votgjz12345 cordoned
    WARNING: Ignoring DaemonSet-managed pods: flexvolume-9scb4, kube-flannel-ds-r2qmh, kube-proxy-worker-l62sf, logtail-ds-f9vbg
    pod/nginx-ingress-controller-78d847fb96-5fkkw evicted
  4. 卸载当前的 nvidia-driver。
    说明 本步骤中卸载的是版本为384.111的驱动包,如果您的驱动版本不是384.111,则需要Nvidia的官网下载对应的驱动安装包,并将本步骤中的384.111替换成您实际的版本。

    1. 您需要登录到该GPU节点,通过nvidia-smi查看驱动版本。
      # nvidia-smi -a | grep 'Driver Version'
      Driver Version                      : 384.111
    2. 下载Nvidia驱动安装包。
      cd /tmp/
      curl -O https://cn.download.nvidia.cn/tesla/384.111/NVIDIA-Linux-x86_64-384.111.run
      说明 需要在安装包中卸载Nvidia。

    3. 卸载当前Nvidia驱动。
      chmod u+x NVIDIA-Linux-x86_64-384.111.run
      ./NVIDIA-Linux-x86_64-384.111.run --uninstall -a -s -q
  5. 升级Kernel。
    yum clean all && yum makecache
    yum update kernel  -y
  6. 重启GPU机器。
    reboot
  7. 重新登录GPU节点,安装对应的kernel devel。
    yum install -y kernel-devel-$(uname -r)
  8. 请到Nvidia官网下载和安装您需要的nvidia驱动, 本文以410.79为例。
    cd /tmp/
    curl -O https://cn.download.nvidia.cn/tesla/410.79/NVIDIA-Linux-x86_64-410.79.run
    chmod u+x NVIDIA-Linux-x86_64-410.79.run
    sh ./NVIDIA-Linux-x86_64-410.79.run -a -s -q
    
    # warm up GPU
    nvidia-smi -pm 1 || true
    nvidia-smi -acp 0 || true
    nvidia-smi --auto-boost-default=0 || true
    nvidia-smi --auto-boost-permission=0 || true
    nvidia-modprobe -u -c=0 -m || true
  9. 查看 /etc/rc.d/rc.local,确认其中是否包含下列配置,如果没有请手动加上。
    nvidia-smi -pm 1 || true
    nvidia-smi -acp 0 || true
    nvidia-smi --auto-boost-default=0 || true
    nvidia-smi --auto-boost-permission=0 || true
    nvidia-modprobe -u -c=0 -m || true
  10. 重启kubelet和docker。
    service kubelet stop
    service docker restart
    service kubelet start
  11. 将这个GPU节点重新设置为可调度。
    # kubectl uncordon cn-beijing.i-2ze19qyi8votgjz12345
    
    node/cn-beijing.i-2ze19qyi8votgjz12345 already uncordoned
  12. 在GPU节点上的device plugin pod验证版本。
    kubectl exec -n kube-system -t nvidia-device-plugin-cn-beijing.i-2ze19qyi8votgjz12345 nvidia-smi
    Thu Jan 17 00:33:27 2019
    +-----------------------------------------------------------------------------+
    | NVIDIA-SMI 410.79       Driver Version: 410.79       CUDA Version: N/A      |
    |-------------------------------+----------------------+----------------------+
    | GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
    | Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
    |===============================+======================+======================|
    |   0  Tesla P100-PCIE...  On   | 00000000:00:09.0 Off |                    0 |
    | N/A   27C    P0    28W / 250W |      0MiB / 16280MiB |      0%      Default |
    +-------------------------------+----------------------+----------------------+
    
    +-----------------------------------------------------------------------------+
    | Processes:                                                       GPU Memory |
    |  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |
    |=============================================================================|
    |  No running processes found                                                 |
    +-----------------------------------------------------------------------------+
    说明 如果通过docker ps命令,发现GPU节点的没有容器被启动,请参见修复GPU节点容器启动问题。