استخدم وحدات معالجة الرسومات لأحمال العمل كثيفة الحوسبة على خدمة Azure Kubernetes (AKS)

غالبا ما تستخدم وحدات المعالجة الرسومية (GPUs) لأحمال العمل كثيفة الحوسبة، مثل أحمال عمل الرسومات والتصور. يدعم AKS تجمعات عقد Linux التي تدعم وحدة معالجة الرسومات لتشغيل أحمال عمل Kubernetes كثيفة الحوسبة.

تساعدك هذه المقالة على توفير العقد مع وحدات معالجة الرسومات القابلة للمخططات على مجموعات AKS الجديدة والحالية.

الأجهزة الظاهرية المدعومة التي تدعم وحدة معالجة الرسومات

لعرض الأجهزة الظاهرية المدعومة التي تدعم وحدة معالجة الرسومات، راجع أحجام الأجهزة الظاهرية المحسنة لوحدة معالجة الرسومات في Azure. بالنسبة لتجمعات عقد AKS، نوصي بالحد الأدنى لحجم Standard_NC6s_v3. سلسلة NVv4 (استنادا إلى وحدات معالجة الرسومات AMD) غير مدعومة على AKS.

إشعار

تحتوي الأجهزة الظاهرية التي تدعم وحدة معالجة الرسومات على أجهزة متخصصة تخضع لتسعير أعلى وتوافر المنطقة. للحصول على مزيدٍ من المعلومات، راجع أداة التسعير والتوفر في المنطقة.

القيود

• إذا كنت تستخدم تجمع عقدة يدعم Azure Linux GPU، فلا يتم تطبيق تصحيحات الأمان التلقائية، والسلوك الافتراضي لنظام المجموعة غير مدار. لمزيد من المعلومات، راجع الترقية التلقائية.
• NVadsA10 v5-series ليست SKU موصى بها ل GPU VHD.
• تحديث تجمع عقدة موجود لإضافة وحدة معالجة الرسومات غير مدعوم.

قبل البدء

• تفترض هذه المقالة أن لديك مجموعة AKS موجودة. إذا لم يكن لديك مجموعة، فبادر بإنشاء مجموعة باستخدام Azure CLI أو Azure PowerShell أو مدخل Microsoft Azure.
• تحتاج إلى تثبيت الإصدار 2.0.64 من Azure CLI أو إصدار أحدث وتكوينه. قم بتشغيل az --version للعثور على الإصدار. إذا كنت بحاجة إلى التثبيت أو الترقية، فراجع تثبيت Azure CLI.

الحصول على بيانات اعتماد لمجموعتك

• احصل على بيانات الاعتماد لنظام مجموعة AKS باستخدام az aks get-credentials الأمر . يحصل الأمر المثال التالي على بيانات الاعتماد الخاصة ب myAKSCluster في مجموعة موارد myResourceGroup :

  az aks get-credentials --resource-group myResourceGroup --name myAKSCluster
  

خيارات لاستخدام وحدات معالجة الرسومات NVIDIA

يتضمن استخدام NVIDIA GPUs تثبيت مكونات برامج NVIDIA المختلفة مثل المكون الإضافي لجهاز NVIDIA ل Kubernetes وتثبيت برنامج تشغيل GPU والمزيد.

تخطي تثبيت برنامج تشغيل GPU (معاينة)

تم تمكين تثبيت برنامج تشغيل GPU تلقائيا في AKS بشكل افتراضي. في بعض الحالات، مثل تثبيت برامج التشغيل الخاصة بك أو استخدام عامل تشغيل NVIDIA GPU، قد تحتاج إلى تخطي تثبيت برنامج تشغيل GPU.

هام

تتوفر ميزات معاينة AKS على أساس الخدمة الذاتية والاشتراك. يتم توفير المعاينات "كما هي" و"كما هي متوفرة"، ويتم استبعادها من اتفاقيات مستوى الخدمة والضمان المحدود. تتم تغطية معاينات AKS جزئيًا بواسطة دعم العملاء على أساس بذل أفضل الجهود. على هذا النحو، هذه الميزات ليست مخصصة للاستخدام الإنتاجي. لمزيد من المعلومات، يُرجي الاطلاع على مقالات الدعم الآتية:

• نُهج دعم AKS
• الأسئلة الشائعة حول دعم Azure

1. تسجيل أو تحديث ملحق aks-preview باستخدام az extension add الأمر أو az extension update .

   # Register the aks-preview extension
   az extension add --name aks-preview
   
   # Update the aks-preview extension
   az extension update --name aks-preview
   

2. إنشاء تجمع عقدة az aks nodepool add باستخدام الأمر مع العلامة --skip-gpu-driver-install لتخطي تثبيت برنامج تشغيل GPU التلقائي.

   az aks nodepool add \
       --resource-group myResourceGroup \
       --cluster-name myAKSCluster \
       --name gpunp \
       --node-count 1 \
       --skip-gpu-driver-install \
       --node-vm-size Standard_NC6s_v3 \
       --enable-cluster-autoscaler \
       --min-count 1 \
       --max-count 3
   

   تؤدي إضافة العلامة --skip-gpu-driver-install أثناء إنشاء تجمع العقدة إلى تخطي التثبيت التلقائي لبرنامج تشغيل GPU. لا يتم تغيير أي عقد موجودة. يمكنك توسيع نطاق تجمع العقدة إلى الصفر ثم إجراء نسخ احتياطي لجعل التغيير نافذ المفعول.

تثبيت المكون الإضافي لجهاز NVIDIA

مطلوب تثبيت المكون الإضافي لجهاز NVIDIA عند استخدام وحدات معالجة الرسومات على AKS. في بعض الحالات، تتم معالجة التثبيت تلقائيا، مثل عند استخدام عامل تشغيل NVIDIA GPU أو صورة AKS GPU (معاينة). بدلا من ذلك، يمكنك تثبيت المكون الإضافي لجهاز NVIDIA يدويا.

تثبيت المكون الإضافي لجهاز NVIDIA يدويًا

يمكنك نشر DaemonSet للمكون الإضافي لجهاز NVIDIA، والذي يقوم بتشغيل جراب على كل عقدة لتوفير برامج التشغيل المطلوبة لوحدات معالجة الرسومات. هذا هو النهج الموصى به عند استخدام تجمعات العقد الممكنة لوحدة معالجة الرسومات ل Azure Linux.

تجمع عقدة Ubuntu Linux (SKU الافتراضي)

لاستخدام نظام التشغيل SKU الافتراضي، يمكنك إنشاء تجمع العقدة دون تحديد نظام تشغيل SKU. يتم تكوين تجمع العقدة لنظام التشغيل الافتراضي استنادا إلى إصدار Kubernetes من نظام المجموعة.

1. أضف تجمع عقدة إلى نظام المجموعة باستخدام az aks nodepool add الأمر .

   az aks nodepool add \
       --resource-group myResourceGroup \
       --cluster-name myAKSCluster \
       --name gpunp \
       --node-count 1 \
       --node-vm-size Standard_NC6s_v3 \
       --node-taints sku=gpu:NoSchedule \
       --enable-cluster-autoscaler \
       --min-count 1 \
       --max-count 3
   

   يضيف هذا الأمر تجمع عقدة يسمى gpunp إلى myAKSCluster في myResourceGroup ويستخدم المعلمات لتكوين إعدادات تجمع العقدة التالية:

   • --node-vm-size: يعين حجم الجهاز الظاهري للعقدة في تجمع العقدة إلى Standard_NC6s_v3.
   • --node-taints: يحدد sku=gpu:NoSchedule taint على تجمع العقدة.
   • --enable-cluster-autoscaler: تمكين أداة التحجيم التلقائي لنظام المجموعة.
   • --min-count: تكوين مقياس المجموعة التلقائي للحفاظ على عقدة واحدة على الأقل في تجمع العقدة.
   • --max-count: تكوين مقياس المجموعة التلقائي للحفاظ على ثلاث عقد كحد أقصى في تجمع العقدة.

   إشعار

   يمكن تعيين العيوب وأحجام الأجهزة الظاهرية فقط لتجمعات العقد أثناء إنشاء تجمع العقدة، ولكن يمكنك تحديث إعدادات التحجيم التلقائي في أي وقت.

تجمع عقدة Azure Linux

لاستخدام Azure Linux، يمكنك تحديد نظام التشغيل SKU عن طريق الإعداد os-sku إلى AzureLinux أثناء إنشاء تجمع العقدة. os-type يتم تعيين إلى Linux بشكل افتراضي.

1. أضف تجمع عقدة إلى نظام المجموعة باستخدام az aks nodepool add الأمر مع تعيين العلامة --os-sku إلى AzureLinux.

   az aks nodepool add \
       --resource-group myResourceGroup \
       --cluster-name myAKSCluster \
       --name gpunp \
       --node-count 1 \
       --os-sku AzureLinux \
       --node-vm-size Standard_NC6s_v3 \
       --node-taints sku=gpu:NoSchedule \
       --enable-cluster-autoscaler \
       --min-count 1 \
       --max-count 3
   

   يضيف هذا الأمر تجمع عقدة يسمى gpunp إلى myAKSCluster في myResourceGroup ويستخدم المعلمات لتكوين إعدادات تجمع العقدة التالية:

   • --node-vm-size: يعين حجم الجهاز الظاهري للعقدة في تجمع العقدة إلى Standard_NC6s_v3.
   • --node-taints: يحدد sku=gpu:NoSchedule taint على تجمع العقدة.
   • --enable-cluster-autoscaler: تمكين أداة التحجيم التلقائي لنظام المجموعة.
   • --min-count: تكوين مقياس المجموعة التلقائي للحفاظ على عقدة واحدة على الأقل في تجمع العقدة.
   • --max-count: تكوين مقياس المجموعة التلقائي للحفاظ على ثلاث عقد كحد أقصى في تجمع العقدة.

   إشعار

   يمكن تعيين العيوب وأحجام الأجهزة الظاهرية فقط لتجمعات العقد أثناء إنشاء تجمع العقدة، ولكن يمكنك تحديث إعدادات التحجيم التلقائي في أي وقت. لا تتوفر وحدات SKU معينة، بما في ذلك A100 وH100 VM SKUs، ل Azure Linux. لمزيد من المعلومات، راجع أحجام الأجهزة الظاهرية المحسنة لوحدة معالجة الرسومات في Azure.

1. إنشاء مساحة اسم باستخدام kubectl create namespace الأمر .

   kubectl create namespace gpu-resources
   

2. أنشئ ملفا باسم nvidia-device-plugin-ds.yaml والصق بيان YAML التالي المقدم كجزء من المكون الإضافي لجهاز NVIDIA لمشروع Kubernetes:

   apiVersion: apps/v1
   kind: DaemonSet
   metadata:
     name: nvidia-device-plugin-daemonset
     namespace: gpu-resources
   spec:
     selector:
       matchLabels:
         name: nvidia-device-plugin-ds
     updateStrategy:
       type: RollingUpdate
     template:
       metadata:
         # Mark this pod as a critical add-on; when enabled, the critical add-on scheduler
         # reserves resources for critical add-on pods so that they can be rescheduled after
         # a failure.  This annotation works in tandem with the toleration below.
         annotations:
           scheduler.alpha.kubernetes.io/critical-pod: ""
         labels:
           name: nvidia-device-plugin-ds
       spec:
         tolerations:
         # Allow this pod to be rescheduled while the node is in "critical add-ons only" mode.
         # This, along with the annotation above marks this pod as a critical add-on.
         - key: CriticalAddonsOnly
           operator: Exists
         - key: nvidia.com/gpu
           operator: Exists
           effect: NoSchedule
         - key: "sku"
           operator: "Equal"
           value: "gpu"
           effect: "NoSchedule"
         containers:
         - image: mcr.microsoft.com/oss/nvidia/k8s-device-plugin:v0.14.1
           name: nvidia-device-plugin-ctr
           securityContext:
             allowPrivilegeEscalation: false
             capabilities:
               drop: ["ALL"]
           volumeMounts:
             - name: device-plugin
               mountPath: /var/lib/kubelet/device-plugins
         volumes:
           - name: device-plugin
             hostPath:
               path: /var/lib/kubelet/device-plugins
   

3. أنشئ DaemonSet وتأكد من إنشاء المكون الإضافي لجهاز NVIDIA بنجاح باستخدام kubectl apply الأمر .

   kubectl apply -f nvidia-device-plugin-ds.yaml
   

4. الآن بعد أن قمت بتثبيت المكون الإضافي لجهاز NVIDIA بنجاح، يمكنك التحقق من أن وحدات معالجة الرسومات قابلة للمخططات وتشغيل حمل عمل GPU.

استخدام عامل تشغيل NVIDIA GPU مع AKS

يقوم عامل تشغيل NVIDIA GPU بأتمتة إدارة جميع مكونات برنامج NVIDIA اللازمة لتوفير وحدة معالجة الرسومات بما في ذلك تثبيت برنامج التشغيل والمكون الإضافي لجهاز NVIDIA ل Kubernetes ووقت تشغيل حاوية NVIDIA والمزيد. نظرا لأن عامل تشغيل GPU يعالج هذه المكونات، فليس من الضروري تثبيت المكون الإضافي لجهاز NVIDIA يدويا. وهذا يعني أيضا أن تثبيت برنامج تشغيل GPU التلقائي على AKS لم يعد مطلوبا.

1. تخطي تثبيت برنامج تشغيل GPU التلقائي عن طريق إنشاء تجمع عقدة az aks nodepool add باستخدام الأمر مع --skip-gpu-driver-install. تؤدي إضافة العلامة --skip-gpu-driver-install أثناء إنشاء تجمع العقدة إلى تخطي التثبيت التلقائي لبرنامج تشغيل GPU. لا يتم تغيير أي عقد موجودة. يمكنك توسيع نطاق تجمع العقدة إلى الصفر ثم إجراء نسخ احتياطي لجعل التغيير نافذ المفعول.

2. اتبع وثائق NVIDIA لتثبيت عامل تشغيل GPU.

3. الآن بعد أن قمت بتثبيت عامل تشغيل وحدة معالجة الرسومات بنجاح، يمكنك التحقق من أن وحدات معالجة الرسومات قابلة للمخططات وتشغيل حمل عمل GPU.

تحذير

لا نوصي بتثبيت البرنامج الخفي المكون الإضافي لجهاز NVIDIA يدويا مع المجموعات باستخدام صورة AKS GPU.

استخدام صورة AKS GPU (معاينة)

يوفر AKS صورة AKS مكونة بالكامل تحتوي على المكون الإضافي لجهاز NVIDIA ل Kubernetes. صورة AKS GPU مدعومة حاليا فقط ل Ubuntu 18.04.

هام

تتوفر ميزات معاينة AKS على أساس الخدمة الذاتية والاشتراك. يتم توفير المعاينات "كما هي" و"كما هي متوفرة"، ويتم استبعادها من اتفاقيات مستوى الخدمة والضمان المحدود. تتم تغطية معاينات AKS جزئيًا بواسطة دعم العملاء على أساس بذل أفضل الجهود. على هذا النحو، هذه الميزات ليست مخصصة للاستخدام الإنتاجي. لمزيد من المعلومات، يُرجي الاطلاع على مقالات الدعم الآتية:

• نُهج دعم AKS
• الأسئلة الشائعة حول دعم Azure

1. aks-preview تثبيت ملحق Azure CLI باستخدام az extension add الأمر .

   az extension add --name aks-preview
   

2. قم بتحديث إلى أحدث إصدار من الملحق باستخدام az extension update الأمر .

   az extension update --name aks-preview
   

3. تسجيل علامة الميزة GPUDedicatedVHDPreview باستخدام az feature register الأمر .

   az feature register --namespace "Microsoft.ContainerService" --name "GPUDedicatedVHDPreview"
   

   يستغرق الأمر بضع دقائق حتى تظهر الحالة مُسجل.

4. تحقق من حالة التسجيل باستخدام az feature show الأمر .

   az feature show --namespace "Microsoft.ContainerService" --name "GPUDedicatedVHDPreview"
   

5. عندما تعكس الحالة Registered، قم بتحديث تسجيل موفر موارد Microsoft.ContainerService باستخدام az provider register الأمر .

   az provider register --namespace Microsoft.ContainerService
   

   الآن بعد أن قمت بتحديث نظام المجموعة الخاص بك لاستخدام صورة AKS GPU، يمكنك إضافة تجمع عقدة لعقد GPU إلى نظام المجموعة الخاص بك.

6. إضافة تجمع عقدة az aks nodepool add باستخدام الأمر .

   az aks nodepool add \
       --resource-group myResourceGroup \
       --cluster-name myAKSCluster \
       --name gpunp \
       --node-count 1 \
       --node-vm-size Standard_NC6s_v3 \
       --node-taints sku=gpu:NoSchedule \
       --aks-custom-headers UseGPUDedicatedVHD=true \
       --enable-cluster-autoscaler \
       --min-count 1 \
       --max-count 3
   

   يضيف أمر المثال السابق تجمع عقدة يسمى gpunp إلى myAKSCluster في myResourceGroup ويستخدم المعلمات لتكوين إعدادات تجمع العقدة التالية:

   • --node-vm-size: يعين حجم الجهاز الظاهري للعقدة في تجمع العقدة إلى Standard_NC6s_v3.
   • --node-taints: يحدد sku=gpu:NoSchedule taint على تجمع العقدة.
   • --aks-custom-headers: يحدد صورة AKS GPU متخصصة، UseGPUDedicatedVHD=true. إذا كانت وحدة SKU لوحدة معالجة الرسومات الخاصة بك تتطلب الجيل 2 من الأجهزة الظاهرية، فاستخدم --aks-custom-headers UseGPUDedicatedVHD=true,usegen2vm=true بدلا من ذلك.
   • --enable-cluster-autoscaler: تمكين أداة التحجيم التلقائي لنظام المجموعة.
   • --min-count: تكوين مقياس المجموعة التلقائي للحفاظ على عقدة واحدة على الأقل في تجمع العقدة.
   • --max-count: تكوين مقياس المجموعة التلقائي للحفاظ على ثلاث عقد كحد أقصى في تجمع العقدة.

   إشعار

   يمكن تعيين العيوب وأحجام الأجهزة الظاهرية فقط لتجمعات العقد أثناء إنشاء تجمع العقدة، ولكن يمكنك تحديث إعدادات التحجيم التلقائي في أي وقت.

7. الآن بعد أن قمت بإنشاء تجمع عقدة بنجاح باستخدام صورة GPU، يمكنك التحقق من أن وحدات معالجة الرسومات قابلة للمخططات وتشغيل حمل عمل GPU.

تأكد من أن وحدات معالجة الرسومات قابلة للجدولة

بعد إنشاء نظام المجموعة، تأكد من أن وحدات معالجة الرسومات قابلة للمخططات في Kubernetes.

1. سرد العقد في نظام المجموعة باستخدام kubectl get nodes الأمر .

   kubectl get nodes
   

   يجب أن يبدو الإخراج مشابها لإخراج المثال التالي:

   NAME                   STATUS   ROLES   AGE   VERSION
   aks-gpunp-28993262-0   Ready    agent   13m   v1.20.7
   

2. تأكد من أن وحدات معالجة الرسومات قابلة للمخططات باستخدام kubectl describe node الأمر .

   kubectl describe node aks-gpunp-28993262-0
   

   ضمن قسم السعة، ينبغي أن تُدرج وحدة معالجة الرسومات باسم nvidia.com/gpu: 1. يجب أن يبدو الإخراج مشابها لإخراج المثال المكثف التالي:

   Name:               aks-gpunp-28993262-0
   Roles:              agent
   Labels:             accelerator=nvidia
   
   [...]
   
   Capacity:
   [...]
    nvidia.com/gpu:                 1
   [...]
   

تشغيل حمل عمل يدعم وحدة معالجة الرسومات

لمشاهدة وحدة معالجة الرسومات قيد التنفيذ، يمكنك جدولة حمل عمل ممكن بواسطة وحدة معالجة الرسومات مع طلب المورد المناسب. في هذا المثال، سنقوم بتشغيل مهمة Tensorflow مقابل مجموعة بيانات MNIST.

1. أنشئ ملفا باسم samples-tf-mnist-demo.yaml والصق بيان YAML التالي، والذي يتضمن حد موارد :nvidia.com/gpu: 1

   إشعار

   إذا تلقيت خطأ عدم تطابق الإصدار عند استدعاء برامج التشغيل، مثل "إصدار برنامج تشغيل CUDA غير كاف لإصدار وقت تشغيل CUDA"، فراجع مخطط توافق مصفوفة برنامج تشغيل NVIDIA.

   apiVersion: batch/v1
   kind: Job
   metadata:
     labels:
       app: samples-tf-mnist-demo
     name: samples-tf-mnist-demo
   spec:
     template:
       metadata:
         labels:
           app: samples-tf-mnist-demo
       spec:
         containers:
         - name: samples-tf-mnist-demo
           image: mcr.microsoft.com/azuredocs/samples-tf-mnist-demo:gpu
           args: ["--max_steps", "500"]
           imagePullPolicy: IfNotPresent
           resources:
             limits:
              nvidia.com/gpu: 1
         restartPolicy: OnFailure
         tolerations:
         - key: "sku"
           operator: "Equal"
           value: "gpu"
           effect: "NoSchedule"
   

2. قم بتشغيل المهمة باستخدام kubectl apply الأمر الذي يوزع ملف البيان وينشئ كائنات Kubernetes المعرفة.

   kubectl apply -f samples-tf-mnist-demo.yaml
   

عرض حالة حمل العمل الممكن لوحدة معالجة الرسومات

1. مراقبة تقدم المهمة باستخدام kubectl get jobs الأمر مع العلامة --watch . قد يستغرق سحب الصورة أولاً ومعالجة مجموعة البيانات بضع دقائق.

   kubectl get jobs samples-tf-mnist-demo --watch
   

   عندما يظهر عمود COMPLETIONS 1/1، تكون المهمة قد انتهت بنجاح، كما هو موضح في إخراج المثال التالي:

   NAME                    COMPLETIONS   DURATION   AGE
   
   samples-tf-mnist-demo   0/1           3m29s      3m29s
   samples-tf-mnist-demo   1/1   3m10s   3m36s
   

2. قم بإنهاء kubectl --watch العملية باستخدام Ctrl-C.

3. احصل على اسم الجراب باستخدام kubectl get pods الأمر .

   kubectl get pods --selector app=samples-tf-mnist-demo
   

4. عرض إخراج حمل العمل الممكن لوحدة معالجة الرسومات باستخدام kubectl logs الأمر .

   kubectl logs samples-tf-mnist-demo-smnr6
   

   يؤكد إخراج المثال المكثف التالي لسجلات الجراب أنه تم اكتشاف جهاز GPU المناسب، Tesla K80:

   2019-05-16 16:08:31.258328: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:137] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 FMA
   2019-05-16 16:08:31.396846: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1030] Found device 0 with properties: 
   name: Tesla K80 major: 3 minor: 7 memoryClockRate(GHz): 0.8235
   pciBusID: 2fd7:00:00.0
   totalMemory: 11.17GiB freeMemory: 11.10GiB
   2019-05-16 16:08:31.396886: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1120] Creating TensorFlow device (/device:GPU:0) -> (device: 0, name: Tesla K80, pci bus id: 2fd7:00:00.0, compute capability: 3.7)
   2019-05-16 16:08:36.076962: I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:139] successfully opened CUDA library libcupti.so.8.0 locally
   Successfully downloaded train-images-idx3-ubyte.gz 9912422 bytes.
   Extracting /tmp/tensorflow/input_data/train-images-idx3-ubyte.gz
   Successfully downloaded train-labels-idx1-ubyte.gz 28881 bytes.
   Extracting /tmp/tensorflow/input_data/train-labels-idx1-ubyte.gz
   Successfully downloaded t10k-images-idx3-ubyte.gz 1648877 bytes.
   Extracting /tmp/tensorflow/input_data/t10k-images-idx3-ubyte.gz
   Successfully downloaded t10k-labels-idx1-ubyte.gz 4542 bytes.
   Extracting /tmp/tensorflow/input_data/t10k-labels-idx1-ubyte.gz
   Accuracy at step 0: 0.1081
   Accuracy at step 10: 0.7457
   Accuracy at step 20: 0.8233
   Accuracy at step 30: 0.8644
   Accuracy at step 40: 0.8848
   Accuracy at step 50: 0.8889
   Accuracy at step 60: 0.8898
   Accuracy at step 70: 0.8979
   Accuracy at step 80: 0.9087
   Accuracy at step 90: 0.9099
   Adding run metadata for 99
   Accuracy at step 100: 0.9125
   Accuracy at step 110: 0.9184
   Accuracy at step 120: 0.922
   Accuracy at step 130: 0.9161
   Accuracy at step 140: 0.9219
   Accuracy at step 150: 0.9151
   Accuracy at step 160: 0.9199
   Accuracy at step 170: 0.9305
   Accuracy at step 180: 0.9251
   Accuracy at step 190: 0.9258
   Adding run metadata for 199
   [...]
   Adding run metadata for 499
   

استخدم Container Insights لمراقبة استخدام وحدة معالجة الرسومات

تراقب Container Insights مع AKS مقاييس استخدام GPU التالية:

اسم قياسي	البعد المتري (العلامات)	‏‏الوصف
حاوية GPUDutyCycle	container.azm.ms/clusterId، container.azm.ms/clusterName، containerName، gpuId، ، gpuModelgpuVendor	النسبة المئوية للوقت خلال فترة العينة السابقة (60 ثانية) التي كانت وحدة معالجة الرسومات GPU خلالها مشغولة / تعالج بنشاط لحاوية. دورة التشغيل عبارة عن رقم بين 1 و100.
حاوية GPULimits	container.azm.ms/clusterId، ، container.azm.ms/clusterNamecontainerName	يمكن لكل حاوية تحديد حدود كوحدة معالجة رسومات واحدة أو أكثر GPUs. لا يمكن طلب جزء صغير من وحدة معالجة الرسومات GPU أو تقييده.
حاوية طلبات GPU	container.azm.ms/clusterId، ، container.azm.ms/clusterNamecontainerName	يمكن لكل حاوية أن تطلب واحدة أو أكثر من وحدات معالجة الرسومات GPUs. لا يمكن طلب جزء صغير من وحدة معالجة الرسومات GPU أو تقييده.
حاوية GpumemoryTotalBytes	container.azm.ms/clusterId، container.azm.ms/clusterName، containerName، gpuId، ، gpuModelgpuVendor	مقدار ذاكرة وحدة معالجة الرسومات GPU بالبايت المتاحة للاستخدام في حاوية معينة.
حاوية GpumemoryUsedBytes	container.azm.ms/clusterId، container.azm.ms/clusterName، containerName، gpuId، ، gpuModelgpuVendor	مقدار ذاكرة وحدة معالجة الرسومات GPU بالبايت المستخدمة بواسطة حاوية معينة.
nodeGpuAllocatable	container.azm.ms/clusterId، ، container.azm.ms/clusterNamegpuVendor	عدد وحدات معالجة الرسومات GPUs في العقدة التي يمكن لـ Kubernetes استخدامها.
nodeGpuCapacity	container.azm.ms/clusterId، ، container.azm.ms/clusterNamegpuVendor	العدد الإجمالي لوحدات معالجة الرسومات في العقدة.

تنظيف الموارد

• قم بإزالة كائنات Kubernetes المقترنة التي قمت بإنشائها في هذه المقالة باستخدام kubectl delete job الأمر .

  kubectl delete jobs samples-tf-mnist-demo
  

الخطوات التالية

• لتشغيل مهام Apache Spark، راجع تشغيل مهام Apache Spark على AKS.
• لمزيد من المعلومات حول ميزات مجدول Kubernetes، راجع أفضل الممارسات لميزات المجدول المتقدمة في AKS.
• لمزيد من المعلومات حول Azure Kubernetes Service وAzure التعلم الآلي، راجع:
  • تكوين مجموعة Kubernetes لتدريب نموذج التعلم الآلي أو نشره.
  • نشر نموذج بنقطة نهاية عبر الإنترنت.
  • خدمة عالية الأداء مع خادم الاستدلال Triton.
  • مختبرات ل Kubernetes وKubeflow.