Using cloud GPUs/fr: Difference between revisions

Updating to match new version of source page
(Updating to match new version of source page)
(Updating to match new version of source page)
Tag: Reverted
Line 1: Line 1:
<languages />
<languages />


Vous trouverez ici l'information sur comment allouer des ressources GPU à une instance virtuelle (VM ou ''virtual machine''), comment installer les pilotes requis et comment vérifier si le GPU peut être utilisé.
This page describes how to
* allocate virtual GPU (vGPU) resources to a virtual machine (VM),  
* install the necessary drivers and
* check whether the vGPU can be used.
Access to repositories as well as to the vGPUs is currently only available within [https://arbutus.cloud.computecanada.ca Arbutus Cloud]. Please note that the documentation below only covers the vGPU driver installation. The [https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive CUDA toolkit] is not pre-installed but you can install it directly from  NVIDIA or load it from [[Accessing_CVMFS|the CVMFS software stack]].
If you choose to install the toolkit directly from NVIDIA, please ensure that the vGPU driver is not overwritten with the one from the CUDA package.


== Gabarits pris en charge ==
== Supported flavors ==


<div class="mw-translate-fuzzy">
Pour utiliser un GPU dans une instance, cette dernière doit être déployée selon un des gabarits listés ci-dessous. Le système d'exploitation accède au GPU via le bus PCI.
Pour utiliser un GPU dans une instance, cette dernière doit être déployée selon un des gabarits listés ci-dessous. Le système d'exploitation accède au GPU via le bus PCI.
</div>


<div class="mw-translate-fuzzy">
* g2-c24-112gb-500
* g2-c24-112gb-500
* g1-c14-56gb-500
* g1-c14-56gb-500
* g1-c14-56gb
* g1-c14-56gb
</div>
== Preparation of a VM running AlmaLinux 9 ==
Once the VM is available, make sure to update the OS to the latest available software, including the kernel.
Then, reboot the VM to have the latest kernel running.
To have access to the [https://en.wikipedia.org/wiki/Dynamic_Kernel_Module_Support DKMS package], the [https://dl.fedoraproject.org/pub/epel/epel-release-latest-7.noarch.rpm EPEL repository] is required.
AlmaLinux 9 has by default a faulty <code>nouveau</code> driver which crashes the kernel as soon as the <code>nvidia</code> driver is mounted.
The VM needs a few extra steps to prevent the loading of the nouveau driver when the system boots.
<pre>
[root@almalinux9]# echo -e "blacklist nouveau\noptions nouveau modeset=0" >/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
[root@almalinux9]# dracut -fv --omit-drivers nouveau
[root@almalinux9]# dnf -y update && dnf -y install epel-release && reboot
</pre>
After the reboot of the VM, the Arbutus vGPU Cloud repository needs to be installed.
<pre>
[root@almalinux9]# dnf install http://repo.arbutus.cloud.computecanada.ca/pulp/repos/alma9/Packages/a/arbutus-cloud-vgpu-repo-1.0-1.el9.noarch.rpm</pre>
The next step is to install the vGPU packages, which will install the required driver and user-space tools.
<pre>
[root@almalinux9]# dnf -y install nvidia-vgpu-gridd.x86_64 nvidia-vgpu-tools.x86_64 nvidia-vgpu-kmod.x86_64
</pre>
After a successful  installation, <code>nvidia-smi</code> can be used to verify the proper functionality.
<pre>
[root@almalinux9]# nvidia-smi
Tue Apr 23 16:37:31 2024     
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 550.54.15              Driver Version: 550.54.15      CUDA Version: 12.4    |
|-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
| GPU  Name                Persistence-M | Bus-Id          Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf          Pwr:Usage/Cap |          Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                                        |                        |              MIG M. |
|=========================================+========================+======================|
|  0  GRID V100D-8C                  On  |  00000000:00:06.0 Off |                    0 |
| N/A  N/A    P0            N/A /  N/A  |      0MiB /  8192MiB |      0%      Default |
|                                        |                        |                  N/A |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
                                                                                       
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                              |
|  GPU  GI  CI        PID  Type  Process name                              GPU Memory |
|        ID  ID                                                              Usage      |
|=========================================================================================|
|  No running processes found                                                            |
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
</pre>
== Preparation of a VM running AlmaLinux 8 ==
Once the VM is available, make sure to update the OS to the latest available software, including the kernel. Then, reboot the VM to have the latest kernel running.
To have access to the [https://en.wikipedia.org/wiki/Dynamic_Kernel_Module_Support DKMS package], the EPEL repository is required.


== Préparer une instance Debian 10 ==
<pre>
[root@vgpu almalinux]# dnf -y update && dnf -y install epel-release && reboot
</pre>


Les pilotes fournis par NVDIA sont nécessaires pour utiliser un GPU via le bus PCI. Comme l'exige Debian, les pilotes doivent être ceux de la section ''non-free''.
After the reboot of the VM, the Arbutus vGPU Cloud repository needs to be installed.


===== Section ''non-free'' =====
<pre>
[root@almalinux8]# dnf install http://repo.arbutus.cloud.computecanada.ca/pulp/repos/alma8/Packages/a/arbutus-cloud-vgpu-repo-1.0-1.el8.noarch.rpm
</pre>
 
The next step is to install the vGPU packages, which will install the required driver and user-space tools.
<pre>
[root@vgpu almalinux]# dnf -y install nvidia-vgpu-gridd.x86_64 nvidia-vgpu-tools.x86_64 nvidia-vgpu-kmod.x86_64
</pre>


Connectez-vous par SSH et, si elles n'y sont pas, ajoutez à ''/etc/apt/sources.list'' les lignes suivantes&nbsp;:
After a successful  installation, <code>nvidia-smi</code> can be used to verify the proper functionality.


<pre>
<pre>
deb http://deb.debian.org/debian buster main contrib non-free
[root@almalinux8]# nvidia-smi
deb http://security.debian.org/ buster/updates main contrib non-free
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
deb http://deb.debian.org/debian buster-updates main contrib non-free
| NVIDIA-SMI 550.54.15              Driver Version: 550.54.15      CUDA Version: 12.4    |
|-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
| GPU  Name                Persistence-M | Bus-Id          Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf          Pwr:Usage/Cap |          Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                                        |                        |              MIG M. |
|=========================================+========================+======================|
|  0  GRID V100D-8C                  On  |  00000000:00:06.0 Off |                    0 |
| N/A  N/A    P0            N/A /  N/A  |      0MiB /   8192MiB |      0%      Default |
|                                        |                        |                  N/A |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
                                                                                       
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                             |
|  GPU  GI  CI        PID  Type  Process name                              GPU Memory |
|        ID  ID                                                              Usage      |
|=========================================================================================|
|  No running processes found                                                            |
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
</pre>
</pre>


===== Installer le pilote NVIDIA =====
== Preparation of a VM running Debian 11 ==
Ensure that the latest packages are installed and the system has been booted with the latest stable kernel, as <b>DKMS</b> will request the latest one available from the Debian repositories.
 
<pre>
root@debian11:~# apt-get update && apt-get -y dist-upgrade && reboot
</pre>


La commande suivante
After a successful reboot, the system should have the latest available kernel running and the repository can be installed, by installing the <code>arbutus-cloud-repo</code> package.
* met à jour la cache <code>apt</code> pour que <code>apt</code> considère les nouvelles sections;
This package also contains the gpg key all packages are signed with.
* met à jour le système d'exploitation;
* installe les en-têtes du noyau (''kernel''), un pilote NVIDIA et <code>pciutils</code>, requis pour lister les pilotes connectés au bus PCI.  


<pre>
<pre>
root@gpu2:~# apt-get update && apt-get -y dist-upgrade && apt-get -y install pciutils linux-headers-`uname -r` linux-headers-amd64 nvidia-driver
root@debian11:~# wget http://repo.arbutus.cloud.computecanada.ca/pulp/deb/deb11/pool/main/arbutus-cloud-repo_0.1_all.deb
root@debian11:~# apt-get install -y ./arbutus-cloud-repo_0.1_all.deb
</pre>
</pre>


Si la commande s'effectue sans erreur, le pilote NVIDIA aura été compilé et chargé. 
Update the local apt cache and install the vGPU packages:


* Vérifiez si le GPU est visible sur le bus PCI.
<pre>
<pre>
root@gpu2:~# lspci -vk
root@debian11:~# apt-get update && apt-get -y install nvidia-vgpu-kmod nvidia-vgpu-tools nvidia-vgpu-gridd
[...]
00:05.0 3D controller: NVIDIA Corporation GK210GL [Tesla K80] (rev a1)
Subsystem: NVIDIA Corporation GK210GL [Tesla K80]
Physical Slot: 5
Flags: bus master, fast devsel, latency 0, IRQ 11
Memory at fd000000 (32-bit, non-prefetchable) [size=16M]
Memory at 1000000000 (64-bit, prefetchable) [size=16G]
Memory at 1400000000 (64-bit, prefetchable) [size=32M]
Capabilities: [60] Power Management version 3
Capabilities: [68] MSI: Enable- Count=1/1 Maskable- 64bit+
Capabilities: [78] Express Endpoint, MSI 00
Kernel driver in use: nvidia
Kernel modules: nvidia
[...]
</pre>
</pre>


* Vérifiez que le module du kernel <code>nvidia</code> est chargé.
<pre>
<pre>
root@gpu2:~# lsmod | grep nvidia
root@debian11:~# nvidia-smi
nvidia             17936384 0
Tue Apr 23 18:55:18 2024     
nvidia_drm             16384 0
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 550.54.15             Driver Version: 550.54.15      CUDA Version: 12.4    |
|-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
| GPU  Name                Persistence-M | Bus-Id          Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf          Pwr:Usage/Cap |          Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                                        |                        |              MIG M. |
|=========================================+========================+======================|
|  0  GRID V100D-8C                  On |  00000000:00:06.0 Off |                    0 |
| N/A  N/A    P0             N/A / N/A  |      0MiB /  8192MiB |      0%      Default |
|                                        |                        |                  N/A |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
                                                                                       
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                              |
|  GPU  GI  CI        PID  Type  Process name                              GPU Memory |
|        ID  ID                                                              Usage      |
|=========================================================================================|
|  No running processes found                                                            |
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
</pre>
</pre>


* Démarrez <code>nvidia-persistenced</code> pour créer les fichiers des pilotes et rendre le GPU accessible dans votre espace.
== Preparation of a VM running Debian 12 ==
Ensure that the latest packages are installed and the system has been booted with the latest stable kernel, as <b>DKMS</b> will request the latest one available from the Debian repositories.
 
<pre>
<pre>
root@gpu2:~# systemctl restart nvidia-persistenced
root@debian12:~# apt-get update && apt-get -y dist-upgrade && reboot
root@gpu2:~# ls -al /dev/nvidia*
crw-rw-rw- 1 root root 195,  0 Mar  6 18:55 /dev/nvidia0
crw-rw-rw- 1 root root 195, 255 Mar  6 18:55 /dev/nvidiactl
crw-rw-rw- 1 root root 195, 254 Mar  6 18:55 /dev/nvidia-modeset
</pre>  
</pre>  


Le GPU est maintenant disponible.
After a successful reboot, the system should have the latest available kernel running and the repository can be installed, by installing the <code>arbutus-cloud-repo</code> package.
This package also contains the gpg key all packages are signed with.
 
<pre>
root@debian12:~# wget http://repo.arbutus.cloud.computecanada.ca/pulp/deb/deb12/pool/main/arbutus-cloud-repo_0.1+deb12_all.deb
root@debian12:~# apt-get install -y ./arbutus-cloud-repo_0.1+deb12_all.deb
</pre>
 
Update the local apt cache and install the vGPU packages:
 
<pre>
root@debian12:~# apt-get update && apt-get -y install nvidia-vgpu-kmod nvidia-vgpu-tools nvidia-vgpu-gridd
</pre>
 
<pre>
root@debian12:~# nvidia-smi
Tue Apr 23 18:55:18 2024     
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 550.54.15              Driver Version: 550.54.15      CUDA Version: 12.4    |
|-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
| GPU Name                Persistence-M | Bus-Id          Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf          Pwr:Usage/Cap |          Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                                        |                        |              MIG M. |
|=========================================+========================+======================|
|  0  GRID V100D-8C                  On  |  00000000:00:06.0 Off |                    0 |
| N/A  N/A    P0            N/A /  N/A  |      0MiB /  8192MiB |      0%      Default |
|                                        |                        |                  N/A |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
                                                                                       
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                              |
|  GPU  GI  CI        PID  Type  Process name                              GPU Memory |
|        ID  ID                                                              Usage      |
|=========================================================================================|
|  No running processes found                                                            |
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
</pre>
 
== Preparation of a VM running Ubuntu 22 ==
Ensure that the OS is up to date, that all the latest patches are installed, and that the latest stable kernel is running.


== Préparer une instance CentOS 7 ==
<pre>
root@ubuntu22:~# apt-get update && apt-get -y dist-upgrade && reboot
</pre>


NVIDIA offre des dépôts pour différentes distributions; les logiciels requis peuvent donc être installés et maintenus via les dépôts.
After a successful reboot, the system should have the latest available kernel running.
Now the repository can be installed by installing the <code>arbutus-cloud-repo</code> package.
This package also contains the gpg key all packages are signed with.


Pour compiler les sources des modules à partir du dépôt NVIDIA, il faut installer <code>dkms</code>. Ceci construit automatiquement les modules pour la mise à jour des kernels pour faire en sorte que le GPU fonctionne après une mise à jour de l'OS.
<pre>
<code>dkms</code> se trouve dans le dépôt EPEL.
root@ubuntu22:~# wget http://repo.arbutus.cloud.computecanada.ca/pulp/deb/ubnt22/pool/main/arbutus-cloud-repo_0.1_all.deb
Les en-têtes et la source du kernel doivent être installés avant la configuration du pilote NVIDIA.
root@ubuntu22:~# apt-get install ./arbutus-cloud-repo_0.1_all.deb
</pre>
 
Update the local apt cache and install the vGPU packages:
<pre>
root@ubuntu22:~# apt-get update && apt-get -y install nvidia-vgpu-kmod nvidia-vgpu-tools nvidia-vgpu-gridd
</pre>


===== Installer le dépôt EPEL et les logiciels requis =====
If your installation was successful, the vGPU will be accessible and licensed.


<pre>
<pre>
[root@gpu-centos centos]# yum -y update && reboot
root@ubuntu22:~# nvidia-smi
yum -y install epel-release && yum -y install dkms kernel-devel-$(uname -r) kernel-headers-$(uname -r)
Wed Apr 24 14:37:52 2024     
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 550.54.15              Driver Version: 550.54.15      CUDA Version: 12.4    |
|-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
| GPU  Name                Persistence-M | Bus-Id          Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf          Pwr:Usage/Cap |          Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                                        |                        |              MIG M. |
|=========================================+========================+======================|
|  0  GRID V100D-8C                  On  |  00000000:00:06.0 Off |                    0 |
| N/A  N/A    P0            N/A /  N/A  |      0MiB /  8192MiB |      0%      Default |
|                                        |                        |                  N/A |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
                                                                                       
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                              |
|  GPU  GI  CI        PID  Type  Process name                              GPU Memory |
|        ID  ID                                                              Usage      |
|=========================================================================================|
|  No running processes found                                                            |
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
</pre>
</pre>


===== Installer le dépôt NVIDIA et le paquet du pilote =====
== Preparation of a VM running Ubuntu 20 ==
Ensure that the OS is up to date, that all the latest patches are installed, and that the latest stable kernel is running.


Installez le dépôt <code>yum</code>.
<pre>
<pre>
[root@gpu-centos centos]# yum-config-manager --add-repo https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/rhel7/x86_64/cuda-rhel7.repo
root@ubuntu20:~# apt-get update && apt-get -y dist-upgrade && reboot
yum install -y cuda-drivers
</pre>
</pre>


NVIDIA utilise sa propre clé GPG pour identifier ses paquets. Quand <code>yum</code> demande si vous voulez l'auto-importer, répondez y pour ''yes''.
After a successful reboot, the system should have the latest available kernel running.  
Now the repository can be installed by installing the <code>arbutus-cloud-repo</code> package.
This package also contains the gpg key all packages are signed with.
 
<pre>
<pre>
Retrieving key from http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/rhel7/x86_64/7fa2af80.pub
root@ubuntu20:~# wget http://repo.arbutus.cloud.computecanada.ca/pulp/deb/ubnt20/pool/main/arbutus-cloud-repo_0.1ubuntu20_all.deb
Importing GPG key 0x7FA2AF80:
root@ubuntu20:~# apt-get install ./arbutus-cloud-repo_0.1ubuntu20_all.deb
Userid    : "cudatools <cudatools@nvidia.com>"
</pre>
Fingerprint: ae09 fe4b bd22 3a84 b2cc fce3 f60f 4b3d 7fa2 af80
From      : http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/rhel7/x86_64/7fa2af80.pub
Is this ok [y/N]: y
</pre>  


Après l'installation, redémarrez l'instance pour charger correctement le module et créer les fichiers pour les pilotes NVIDIA.
Update the local apt cache and install the vGPU packages:
<pre>
<pre>
[root@gpu-centos ~]# ls -al /dev/nvidia*
root@ubuntu20:~# apt-get update && apt-get -y install nvidia-vgpu-kmod nvidia-vgpu-tools nvidia-vgpu-gridd
crw-rw-rw-. 1 root root 195,  0 Mar 10 20:35 /dev/nvidia0
crw-rw-rw-. 1 root root 195, 255 Mar 10 20:35 /dev/nvidiactl
crw-rw-rw-. 1 root root 195, 254 Mar 10 20:35 /dev/nvidia-modeset
crw-rw-rw-. 1 root root 241,  0 Mar 10 20:35 /dev/nvidia-uvm
crw-rw-rw-. 1 root root 241,  1 Mar 10 20:35 /dev/nvidia-uvm-tools
</pre>
</pre>


Le GPU est maintenant accessible à tous les outils dans votre espace.
If your installation was successful, the vGPU will be accessible and licensed.
 
<pre>
root@ubuntu20:~# nvidia-smi
Wed Apr 24 14:37:52 2024     
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 550.54.15              Driver Version: 550.54.15      CUDA Version: 12.4    |
|-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
| GPU Name                Persistence-M | Bus-Id          Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf          Pwr:Usage/Cap |          Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                                        |                        |              MIG M. |
|=========================================+========================+======================|
|  0  GRID V100D-8C                  On  |  00000000:00:06.0 Off |                    0 |
| N/A  N/A    P0            N/A /  N/A  |      0MiB /  8192MiB |      0%      Default |
|                                        |                        |                  N/A |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
                                                                                       
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                              |
|  GPU  GI  CI        PID  Type  Process name                              GPU Memory |
|        ID  ID                                                              Usage      |
|=========================================================================================|
|  No running processes found                                                            |
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
</pre>


[[Category:Cloud]]
[[Category:Cloud]]
38,757

edits