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今天給大家分享的主題是百度智能云在「GPU 容器虛擬化」方面的最新進(jìn)展和全場景實(shí)踐，希望通過這次分享和大家一起探討如何在實(shí)際業(yè)務(wù)場景更好的應(yīng)用 GPU 容器虛擬化技術(shù)。
本次分享將首先介紹百度智能云 GPU 容器虛擬化 2.0 的升級變化，然后介紹新版本中的技術(shù)實(shí)現(xiàn)方法并演示具體功能，最后介紹在各類業(yè)務(wù)場景的實(shí)踐和探索。
1. 雙引擎 GPU 容器虛擬化 2.0
我們?nèi)ツ臧l(fā)布了業(yè)內(nèi)首個(gè)雙引擎 GPU 容器虛擬化架構(gòu)，采用了「用戶態(tài)」和「內(nèi)核態(tài)」兩種引擎，以滿足用戶對隔離性、性能、效率等多方面不同側(cè)重的需求。
在隔離引擎之上是資源池化層，該層次主要基于遠(yuǎn)程調(diào)用實(shí)現(xiàn)資源的解耦和池化。
在資源池化層之上是 K8s 統(tǒng)一資源調(diào)度層。在調(diào)度機(jī)制之上，我們會根據(jù)不同業(yè)務(wù)場景，抽象出來多種混布方式，包括共享混布、搶占混布、分時(shí)混布、潮汐混布等。
通過以上技術(shù)能力支持了各類 AI 業(yè)務(wù)的落地，包括模型開發(fā)、模型訓(xùn)練、在線推理等，大幅提升了 GPU 資源的使用率，減少了 GPU 的使用數(shù)量。
關(guān)于這些內(nèi)容更詳細(xì)全面的講解，在我們?nèi)ツ甑姆窒碇薪榻B過，文字稿件的鏈接在文末。
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1.0 版本很好地滿足了 AI 場景的業(yè)務(wù)需求，不管是廠內(nèi)還是廠外的業(yè)務(wù)中，得到了比較廣泛的應(yīng)用。
我們的技術(shù)目標(biāo)就是希望：吃干榨盡所有資源，覆蓋所有業(yè)務(wù)場景，提升業(yè)務(wù)總體表現(xiàn)。
所以 1.0 版本還不夠完美，并沒有釋放 GPU 的全部能力：GPU 上的所有資源在容器虛擬化環(huán)境中并沒有完全使能，更多的場景是無法使用 GPU 容器虛擬化能力的，所以今年我們繼續(xù)推出了 2.0 版本。
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這是我們雙引擎 GPU 容器虛擬化 2.0 架構(gòu)圖。
在 2.0 版本中， 除了對 GPU 的顯存和 AI 算力進(jìn)行隔離之外，還實(shí)現(xiàn)了對 GPU 的渲染算力和編解碼器的隔離。
基于這些新的能力，在資源調(diào)度層面可以提供渲染混布和編解碼混布，實(shí)現(xiàn)了 AI 算力、渲染算力、編解碼器等 GPU 全部資源的統(tǒng)一調(diào)度。
同時(shí)，2.0 版本可以通過多調(diào)度器的方式，支持客戶的現(xiàn)有業(yè)務(wù)平滑融合到我們的架構(gòu)中，這對客戶業(yè)務(wù)能夠快速使用最新的 GPU 容器虛擬化能力，是非常重要的。
在這些新能力的支持下，更多的業(yè)務(wù)場景，比如自動駕駛仿真、ARM 平臺的云游戲等都可以通過這套平臺提升資源利用率，將所需 GPU 的使用量明顯降低。
除此之外，兩個(gè)容器虛擬化引擎我們都會隨著底層庫的更新進(jìn)行不斷迭代，確保用戶能夠使用業(yè)界最新的技術(shù)。其中用戶態(tài)支持最新版本 nvidia driver 和cuda 12.1，內(nèi)核態(tài)支持 nvidia driver 525/530/535 等最新版本。
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2. 新能力技術(shù)解析
接下來我會詳細(xì)介紹渲染算力和編解碼器隔離的技術(shù)方案。
首先我們先分析一下 AI 算力和渲染算力的區(qū)別。
在 NVIDIA GPU 上不僅能進(jìn)行 AI 計(jì)算，還可以做圖形的渲染計(jì)算。AI 負(fù)載通過 Cuda 訪問 GPU，渲染負(fù)載通過 OpenGL/Vulkan 訪問 GPU。 這兩類計(jì)算均使用相同的算力資源。
那么在 AI 計(jì)算隔離已經(jīng)實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)上，渲染負(fù)載能否在 AI 計(jì)算的隔離環(huán)境中成功運(yùn)行？
如果渲染負(fù)載能夠隔離成功，使用哪種類型的 GPU 容器虛擬化引擎是合適的方案？
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接下來我們詳細(xì)分析一下 AI 算力架構(gòu)。
從上往下看，最上層的是 AI APP，它們依賴于底層的 Cuda 系列庫，包括 cuda-x，cuda runtime 等，它們給上層 AI APP 提供易于使用的高級 API。再往下就是應(yīng)用層 driver 庫，包括 cuda driver，NVML 等，它們會通過設(shè)備文件和內(nèi)核態(tài)的 driver 進(jìn)行通信，最終達(dá)到使用 GPU 的目的。
架構(gòu)圖中灰色的箭頭是 AI 程序使用 GPU 的控制流，紅色的箭頭是 AI 程序使用 GPU 的的數(shù)據(jù)流。
那么 AI 算力架構(gòu)和渲染架構(gòu)有什么不一樣呢？我們繼續(xù)往下看。
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渲染算力架構(gòu)，從上往下看，最上層的是 UI/3D APP，比如游戲引擎，它的底層庫相比 AI 算力架構(gòu)要復(fù)雜一些，調(diào)用底層庫主要包括兩種方式：通過轉(zhuǎn)發(fā)層 GLX 調(diào)用 X11 server，或者直接調(diào)用 EGL。
最終他們都會調(diào)用底層的圖形庫 OpenGL 或者 Vulkan，這些圖形庫就相當(dāng)于 AI 計(jì)算中的 Cuda 庫。
再往下就是應(yīng)用層 driver 庫，包括 libnvidia-glcore/libnvidia-eglcore/libdrm 等，它們也是通過設(shè)備文件和內(nèi)核態(tài)的 driver 進(jìn)行通信，最終達(dá)到使用 GPU 的目的。
架構(gòu)圖中灰色的箭頭是渲染程序使用 GPU 的控制流，紅色的箭頭是渲染程序使用 GPU 的數(shù)據(jù)流。
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經(jīng)過以上分析和對比，我們可以發(fā)現(xiàn) AI 算力架構(gòu)和渲染算力架構(gòu)，雖然上層軟件不同，但是他們的控制流都是一致的，使用相同的設(shè)備文件和內(nèi)核模塊進(jìn)行通信。
回到我們之前的問題，渲染負(fù)載能否在 AI 計(jì)算的隔離環(huán)境中成功運(yùn)行？依據(jù)這個(gè)分析結(jié)果預(yù)測，渲染應(yīng)用是可以在 AI 算力的隔離環(huán)境中運(yùn)行。
但是在實(shí)際驗(yàn)證中，結(jié)論是否定的。
經(jīng)過逆向分析發(fā)現(xiàn)兩個(gè)方案的控制命令字存在一些差異，需要將這部分差異在隔離實(shí)現(xiàn)中區(qū)分開來。通過大量的實(shí)驗(yàn)后，最終在內(nèi)核層面實(shí)現(xiàn)了渲染算力的隔離。
為什么我們沒有選擇在用戶態(tài)實(shí)現(xiàn)這個(gè)方案呢？
因?yàn)橛脩魬B(tài)實(shí)現(xiàn)需要攔截的上層庫函數(shù)多，實(shí)現(xiàn)難度高。同時(shí)，對用戶的軟件不透明。所以通過用戶態(tài)實(shí)現(xiàn)渲染算力隔離并不是一個(gè)好的工程方案。
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接下來我向大家演示 AI 算力和渲染算力的隔離效果。演示的硬件環(huán)境為一張 NVIDIA V100 16G。
在這個(gè) GPU 上運(yùn)行單個(gè) AI 負(fù)載，pytorch resnet50 訓(xùn)練，batch-size 為 32 時(shí)，分配 100% 算力，吞吐在 340 左右。運(yùn)行單個(gè)渲染負(fù)載，使用的 GPUtest 的 Furmask 測試，分配 100% 算力，F(xiàn)PS 在 550。在混合負(fù)載測試中，一個(gè) AI 負(fù)載，一個(gè)渲染負(fù)載，各分配 50% 算力，AI 負(fù)載的吞吐為 170，渲染的 FPS 為 260~270。
可以看到在單個(gè) GPU 上，AI 負(fù)載和渲染負(fù)載都實(shí)現(xiàn)了隔離，獲得了約一半的算力，得到了預(yù)期的性能表現(xiàn)。
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在 2.0 版本中，另外一個(gè)新增的功能就是編解碼器的隔離。
我們分別在用戶態(tài)和內(nèi)核態(tài)都實(shí)現(xiàn)了編解碼實(shí)例。
用戶態(tài)的編解碼器實(shí)例中，編解碼器是裸混使用，不支持對編解碼器的算力做隔離，每個(gè)實(shí)例都可以全部編解碼算力。
內(nèi)核態(tài)的編解碼器實(shí)例中，我們實(shí)現(xiàn)了對編解碼器的隔離，在實(shí)例中編碼器的權(quán)重和 AI 算力、渲染算力的權(quán)重共享，做到統(tǒng)一算力分配。
那么內(nèi)核態(tài)和用戶態(tài)的實(shí)現(xiàn)有什么不同呢？用戶態(tài)在實(shí)例中使用的是編解碼器的全部算力，而內(nèi)核態(tài)實(shí)現(xiàn)了編解碼器的算力分配。比如在內(nèi)核態(tài)分配 20% 的算力，那么你就可以在內(nèi)核態(tài)的編解碼實(shí)例中使用 20% 的編解碼能力。
這樣我們就完成了 GPU 資源的統(tǒng)一算力分配和使能，做到了資源的吃干榨凈。
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3. 全場景實(shí)踐
接下來我們將會結(jié)合前面的技術(shù)，做各個(gè)場景的實(shí)踐分享。
我們先看看用戶態(tài)和內(nèi)核態(tài)兩個(gè)引擎在技術(shù)和場景上的差異。
在技術(shù)特性對比上，業(yè)務(wù)層一般會在隔離性能的強(qiáng)弱、延時(shí)高低、資源分配顆粒度、多用戶支持能力等維度做技術(shù)考量，為應(yīng)用匹配合適的 GPU 容器虛擬化引擎。
依據(jù)這些特性的分析，我們列出了不同應(yīng)用場景適用的技術(shù)方案。
比如在線推理，對延時(shí)的要求很高，一般就會推薦用戶態(tài)的方案。離線推理，則兩種方案都可以選擇。在渲染仿真場景，由于用戶態(tài)不支持渲染隔離，故只能使用內(nèi)核態(tài)的方案。
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這是一個(gè)經(jīng)典的互聯(lián)網(wǎng)的推薦業(yè)務(wù)，包含了數(shù)據(jù)處理、模型開發(fā)和在線服務(wù)等業(yè)務(wù)。其中數(shù)據(jù)處理和模型開發(fā)是離線業(yè)務(wù)，用來支持在線服務(wù)，所有業(yè)務(wù)都使用了大量的 GPU。
在沒有使用 GPU 容器虛擬化方案之前，每個(gè)業(yè)務(wù)實(shí)例使用一個(gè) GPU，通過大量的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，在線推理服務(wù)的整體 GPU 使用率并不高，整體在 20%，這是一個(gè)業(yè)界普遍存在的問題。
因?yàn)樵诰€服務(wù)對時(shí)延要求比較高，我們在這種場景選擇部署用戶態(tài)的方案。在保證業(yè)務(wù) SLA 相同的情況下，大幅提升整體 GPU 資源使用率，將整體資源利用率到 35%。
在結(jié)合用戶態(tài)本身支持的搶占混布和分時(shí)混布，使得數(shù)據(jù)處理和模型開發(fā)等離線任務(wù)，可以和在線推理業(yè)務(wù)進(jìn)行在離線混布，當(dāng)在線業(yè)務(wù)處于波谷時(shí)，離線業(yè)務(wù)搶占較多 GPU 空閑資源進(jìn)行業(yè)務(wù)處理，節(jié)省了整體的 GPU 使用數(shù)量。
這種場景在廠內(nèi)和廠外都得到了大量的應(yīng)用，節(jié)省了很多的成本。在 GPU 資源比較緊張的時(shí)代是一個(gè)很好的技術(shù)選擇。
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很多客戶的平臺中已經(jīng)存在自己定制的任務(wù)調(diào)度器，包括自定義的排隊(duì)算法等功能。客戶如果要引入第三方供應(yīng)商的 GPU 容器虛擬化平臺，則需要使用相應(yīng)的任務(wù)調(diào)度器。
如何使得定制的任務(wù)調(diào)度器和百度智能云的任務(wù)調(diào)度器在客戶業(yè)務(wù)中共存，一種方式是使用多套 K8s 集群，這會導(dǎo)致管理復(fù)雜。另外一種方式就是使用百度智能云開發(fā)的多調(diào)度器支持方案，在同一 K8s 調(diào)度集群內(nèi)使用多個(gè)調(diào)度器。
在這個(gè)方案里面我們將 GPU 資源分為兩個(gè)池子，通過標(biāo)簽識別兩個(gè) GPU 池的資源。任務(wù)描述使用不同的標(biāo)簽，K8s 會把任務(wù)分配對應(yīng)的任務(wù)調(diào)度器，從而使不同任務(wù)調(diào)度器的共存。
如果客戶使用的是開源版的任務(wù)調(diào)度器，未做深度改動，則可以通過這套方案實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的平滑過渡，最后將所有業(yè)務(wù)都遷移到百度智能云的任務(wù)調(diào)度器上。
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開發(fā)人員會用小規(guī)模的模型進(jìn)行調(diào)試、驗(yàn)證、算子開發(fā)等工作，這些模型參數(shù)規(guī)模一般在 1.5B 以內(nèi)。一般使用一塊 A100 或者 A800 GPU進(jìn)行，支持 2~4 個(gè)用戶。
但是在開發(fā)過程中，GPU 有較多時(shí)間處于空閑狀態(tài)，導(dǎo)致整體 GPU 使用率較低。
同時(shí)，每個(gè)開發(fā)人員需要大量的存儲資源，保存自己的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和模型數(shù)據(jù)，需要通過大容量的遠(yuǎn)程文件系統(tǒng)來存儲。
遠(yuǎn)程文件系統(tǒng)要掛載到客戶容器內(nèi)，需要采用不同參數(shù)進(jìn)行掛載，以掛載不同的卷。這是通過不同用戶的 user id 來識別用戶的身份來實(shí)現(xiàn)的。
但是用戶態(tài)虛擬化不支持不同 user id 的用戶使用，即不支持多用戶隔離，無法在此場景使用。內(nèi)核態(tài)虛擬化可以實(shí)現(xiàn)多用戶隔離，可以保證不同用戶同時(shí)掛載不同的資源來使用。
內(nèi)核態(tài)虛擬化支持 burst 調(diào)度策略，可以只針對活躍的容器負(fù)載，按照權(quán)重進(jìn)行算力分配。比如一個(gè) GPU，虛擬化給兩個(gè)用戶使用，平分 50% 的算力，當(dāng)只有一個(gè)用戶實(shí)際使用 GPU 時(shí)，調(diào)度策略會把所有算力分配給此用戶。當(dāng)兩個(gè)用戶都在使用時(shí)，各使用 50% 的算力。
這樣既提供了共享算力的能力，又總體提高了 GPU 的使用率和業(yè)務(wù)表現(xiàn)。
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自動駕駛仿真場景涉及到了 3 個(gè)模塊，其中渲染仿真編碼模塊和感知推理模塊使用了 GPU，覆蓋了 AI 計(jì)算、圖形渲染和編解碼器等全部資源類型。
在沒有使用 GPU 容器虛擬化方案之前，渲染仿真編碼仿真使用一塊 GPU 運(yùn)行類似游戲引擎的環(huán)境，實(shí)時(shí)渲染出車輛和路面狀況，每隔 1 到 2 秒，截取一張圖片編碼后輸出給感知推理模塊。感知推理模塊使用另外一塊 GPU，運(yùn)行類似圖像識別和分類推理的 AI 模型，識別出車道線、行人、障礙物等，把數(shù)據(jù)給規(guī)控模塊。規(guī)控模塊會根據(jù)感知數(shù)據(jù)，規(guī)劃和控制車輛的下一步狀態(tài)，發(fā)送控制命令給仿真模塊，進(jìn)行下一步操作。
這時(shí)候業(yè)務(wù)對 GPU 的使用率都較低，不超過 50%。
我們采用內(nèi)核態(tài)虛擬化技術(shù)，在同一個(gè) GPU 上同時(shí)運(yùn)行仿真和推理任務(wù)，每個(gè)任務(wù)分配 50% 的算力，達(dá)到同時(shí)在一個(gè) GPU 運(yùn)行兩種不同的負(fù)載。同時(shí)數(shù)據(jù)在一個(gè) GPU 中的顯存?zhèn)鬟f，提高了數(shù)據(jù)傳輸效率，提升了業(yè)務(wù)性能。
相比過去，這樣在仿真環(huán)境提高了 100% 的 GPU 使用率。
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云游戲通常是同一個(gè) GPU 上運(yùn)行多個(gè)容器，每個(gè)容器運(yùn)行著一個(gè)完整的 android 實(shí)例。在這個(gè)實(shí)例里包含了 android 的運(yùn)行時(shí)環(huán)境，在最上面會運(yùn)行一個(gè) android 游戲，例如王者榮耀、和平精英、原神等。
因?yàn)樵朴螒蚴菦]有真實(shí)屏幕的，只有模擬出來的虛擬屏幕，每個(gè)實(shí)例會使用 GPU 渲染資源，把游戲的圖像界面渲染到虛擬屏幕的上。這些圖像畫面會通過對虛擬屏幕的截屏和編碼，輸出成類似 H.264 視頻流，通過流媒體協(xié)議播放到用戶的手機(jī)客戶端上。
在沒有使用 GPU 容器虛擬化方案之前，多個(gè)云游戲?qū)嵗峭ㄟ^裸混爭搶的方式，共享 GPU 的渲染資源，可以說是沒有任何服務(wù)保證和資源隔離能力的，導(dǎo)致游戲體驗(yàn)無法進(jìn)行 SLA 管理。
由于手機(jī)云游戲運(yùn)行在 ARM 平臺中，我們做了大量新的技術(shù)開發(fā)，使得整個(gè)云原生 AI 平臺能夠運(yùn)行在 ARM 上。
我們使用內(nèi)核態(tài)方案來對每個(gè) android 實(shí)例進(jìn)行管理，進(jìn)行渲染顯存的隔離，保證顯存分配的 QoS。
那么在這個(gè)場景中，我們?yōu)槭裁礇]有用內(nèi)核態(tài)虛擬化對渲染算力和編解碼器做隔離？因?yàn)樵朴螒驅(qū)?shí)時(shí)性要求比較高，內(nèi)核態(tài)虛擬化無法滿足時(shí)延的要求，渲染隔離更多滿足對實(shí)時(shí)性不高的場景。所以在這個(gè)場景，只使用了內(nèi)核態(tài)虛擬化的顯存隔離能力，保證顯存分配的 QoS。
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以上就是我今天和大家分享的全部內(nèi)容了。
當(dāng)前標(biāo)題：GPU容器虛擬化新能力發(fā)布和全場景實(shí)踐
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