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随着大模型的兴起,对GPU算力的需求越来越多,而当前现实情况使企业往往受限于有限的GPU卡资源,即便进行了虚拟化,往往也难以充分使用GPU卡资源或持续使用资源。为解决GPU算力资源不均衡等问题,同时支持GPU算力的国产化替代,提升GPU资源的利用率,GPU算力池化需求迫在眉睫。本文分享了GPU设备虚拟化的几种路线、GPU虚拟化和共享方案以及GPU算力池化云原生实现。

智能化应用如人脸识别、语音识别、文本识别、智能推荐、智能客服、智能风控等已广泛应用于各行各业,这些应用被称为判定式AI的范畴,通常和特定的业务场景相绑定,因此在使用GPU(Graphics Processing Unit)卡的时候也通常各自独立,未考虑业务间GPU共享能力,至多实现vGPU 虚拟化切分,从而一张物理GPU卡虚拟出多张vGPU,可以运行多个判定式AI 应用。

随着大模型的兴起,对GPU算力的需求越来越多,而当前现实情况使企业往往受限于有限的GPU卡资源,难以支撑众多的业务需求,同时由于业务特性等,即便进行了虚拟化,往往难以充分使用GPU卡资源或持续使用资源,从而也造成有限的卡资源也无法有效利用。

一、从GPU虚拟化需求到池化需求

智能化应用数量的增长对GPU算力资源的需求越来越多。NVIDIA虽然提供了GPU虚拟化和多GPU实例切分方案等,依然无法满足自由定义虚拟GPU和整个企业GPU资源的共享复用需求。TensorFlow、Pytorch等智能化应用框架开发的应用往往会独占一张GPU整卡(AntMan框架是为共享的形式设计的),从而使GPU卡短缺,另一方面,大部分应用却只使用卡的一小部分资源,例如身份证识别、票据识别、语音识别、投研分析等推理场景,这些场景GPU卡的利用率都比较低,没有业务请求时利用率甚至是0%,有算力却受限于卡的有限数量。

**单个推理场景占用一张卡造成很大浪费,和卡数量不足形成矛盾,因此,算力切分是目前很多场景的基本需求。**再者,往往受限于组织架构等因素,GPU由各团队自行采购和使用,算力资源形成孤岛,分布不均衡,有的团队GPU资源空闲,有团队无卡可用。

为解决GPU算力资源不均衡等问题,同时支持GPU算力的国产化替代,协调在线和离线资源需求、业务高峰和低峰资源需求、训练和推理、以及开发、测试、生产环境对资源需求不同,实现算力的统一管理和调度复用,实现GPU资源的切分、聚合、超分、远程调用、应用热迁移等能力,提升GPU资源的利用率,GPU算力池化需求迫在眉睫。

二、GPU设备虚拟化路线

GPU设备虚拟化有几种可行方案。

首先是PCIe直通模式(PCIe Pass-through技术,pGPU),也就是将物理主机上的整块GPU卡直通挂载到虚拟机上使用。但这种方式是独占模式,GPU卡没有虚拟化切分,并不能解决多个应用运行在一张卡上的问题,因此意义不是很大。

**第二是采用SR-IOV技术,允许一个PCIe设备在多个虚拟机之间共享,同时保持较高性能。**通过SR-IOV在物理GPU设备上创建多个虚拟 vGPU来实现的,每个虚拟vGPU可以被分配给一个虚拟机,让虚拟机直接访问和控制这些虚拟功能,从而实现高效的I/O虚拟化。NVIDIA早期的vGPU就是这样的实现,不过NVIDIA vGPU需要额外的license,额外增加了成本。SR-IOV虽然实现了1:N的能力,但其灵活性比较差,难以更细粒度的分割和调度。

**第三是MPT(Mediated Pass-Through,受控的直通)模式。**MPT本质上是一种通用的PCIe设备虚拟化方案。兼顾了1:N灵活性、高性能、功能完整性,但逻辑上相当于实现在内核态的device-model,厂商通常不会公开硬件编程接口,因此采用MPT可能会形成厂商依赖。

第四用的最多的模式是API转发模式。

根据AI应用的调用层次(如下图),API转发有多个层次,包括:

  • CUDA API转发(图中①)

  • GPU Driver API转发(图中②)

  • 设备硬件层API转发(图中③)

设备硬件层API通常是难以获得的,因此目前市面上通常采用CUDA API转发模式(截获CUDA请求转发,也被称为用户态)和GPU卡驱动 Driver API转发模式(截取驱动层请求转发,也被称为内核态)。

另外AI开发框架往往和GPU卡绑定(比如华为支持CANN框架,海光支持DTK框架,英伟达则支持TensorFlow、Pytorch等框架),AI应用在使用AI框架时,也可以在AI框架层进行转发,在AI应用迁移时比较有用。


AI应用调用层次

三、GPU虚拟化和共享方案

了解了GPU设备虚拟化的方式,基于设备虚拟化技术,看下GPU虚拟化和共享的实现方式。GPU虚拟化和共享有多种方案,英伟达从官方也提供了vGPU、MIG、MPS等方案,以及非官方的vCUDA、rCUDA、内核劫持等多种方案。

四、NVIDIA VGPU方案

NVIDIA vGPU是NVIDIA提供的一种虚拟化方案,可靠性和安全性高,但不支持容器,只能虚拟化若干个vGPU ,使用不灵活;无法动态调整资源比例;有一定的共享损耗;不支持定制开发,需支付额外license费用。

vGPU 原理揭秘:

在 NVIDIA 虚拟 GPU 助力的虚拟化环境中,NVIDIA 虚拟 GPU (vGPU) 软件与 Hypervisor 一同安装在虚拟化层上。

此软件可创建虚拟 GPU,使每个虚拟机 (VM) 都能共享安装在服务器上的物理 GPU。对于要求非常严苛的工作流程,单个 VM 可充分利用多个物理 GPU。我们的软件包含适用于各种 VM 的显卡或计算驱动。由于通常由 CPU 完成的工作分流到 GPU,因而用户可以获得更出色的体验。虚拟化和云环境可支持要求苛刻的工程和创意应用程序,以及计算密集型工作负载(例如 AI 和数据科学)。

NVIDIA 虚拟 GPU (vGPU) 软件为众多工作负载(从图形丰富的虚拟工作站到数据科学和 AI)提供强大的 GPU 性能,使 IT 能够利用虚拟化的管理和安全优势以及现代工作负载所需的 NVIDIA GPU 的性能。NVIDIA vGPU 软件安装在云或企业数据中心服务器的物理 GPU 上,会创建虚拟 GPU,这些 GPU 可以在多个虚拟机(可随时随地通过任意设备访问)之间共享。

优势:

  • 通过实时迁移 GPU 加速的 VM,您可以获得持续正常运行和前瞻性管理能力 – 不会对用户产生负面影响或丢失数据。

  • 利用统一的虚拟 GPU 加速基础设施来运行混合 VDI 和计算工作负载,从而提高数据中心资源的利用率。

  • 拆分 GPU 资源并在多个 VM 之间共享,或者将多个 GPU 分配给单个 VM,为要求极高的工作负载提供支持。

  • 借助灵活的调度选项,实现几乎与非虚拟化环境无异的性能。

**支持虚拟化的GPU 卡介绍:**‍‍‍‍‍‍

五、NVIDIA MIG 虚拟化 多实例 GPU

MIG是多实例GPU方案。只支持Linux操作系统,需要CUDA11/R450或更高版本;支持MIG的卡有A100, H100 等比较高端的卡;支持裸机和容器,支持vGPU模式,一旦GPU卡设置了MIG后,就可以动态管理instance了,MIG设置时persistent 的,即使reboot也不会受影响,直到用户显式地切换。

借助MIG,用户可以在单个GPU卡上获得最多7倍的GPU资源,为研发人员提供了更多的资源和更高的灵活性。优化了GPU的利用率,并支持在单个GPU上同时运行推理、训练和高性能计算(HPC)任务。每个MIG实例对于应用程序都像独立GPU一样运行,使其编程模型没有变化,对开发者友好。

单个 GPU 中包含七个独立实例。

多实例 GPU (MIG) 能够提升 NVIDIA Blackwell 和 Hopper™ 系列 GPU 的性能和价值。MIG 可将 GPU 划分为多达七个实例,其中每个实例均完全独立,并具有各自的高带宽显存、缓存和计算核心。如此一来,管理员便能支持各种规模的工作负载,确保服务质量 (QoS) 稳定可靠,并让每位用户都能享用加速计算资源。

优势概览:

  • 借助 MIG,您可以在单个 GPU 上获得多达原来 7 倍的 GPU 资源。MIG 可让研发人员和开发者获享更多资源和更高的灵活性。

  • MIG 允许灵活选择许多不同的实例大小,以便针对每项工作负载提供大小适当的 GPU 实例,最终优化利用率并充分发挥数据中心投资的价值。

  • 借助 MIG,可以在单个 GPU 上同时运行推理、训练和高性能计算 (HPC) 工作负载,并使延迟和吞吐量保持稳定。与时间分片不同,各项工作负载都将并行运行,从而能够提高性能。

技术原理:

若不使用 MIG,则同一 GPU 上运行的不同作业(例如不同的 AI 推理请求)会争用相同的资源。显存带宽更大的作业会占用其他作业的资源,导致多项作业无法达成延迟目标。借助 MIG,作业可同时在不同的实例上运行,每个实例都有专用的计算、显存和显存带宽资源,从而实现可预测的性能,同时符合服务质量 (QoS) 并尽可能提升 GPU 利用率。

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