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Ubuntu20.04 安装 nvidia 驱动

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更新记录

2023-12-04

发现在最小化的镜像中，会缺失 必要依赖，例如 GCC​ 、make​，以及安装时会缺失 docker 相关的组件。

# 
apt update
apt-get install gcc make -y

#
apt-get install -y nvidia-docker2

‍

背景

近期有业务部门需要在 k8s 环境中使用 nvidia GPU运行 cuda 环境。需要在操作系统中安装好驱动，制作 k8s GPU 镜像。

‍

操作步骤

操作系统：Ubuntu 20.04

内核版本：5.15.0-76-generic

CPU 架构：X86_64

显卡型号：NVIDIA T4

‍

参考链接：nvidia Linux 安装指南

‍

前置准备

在 Linux 上安装 CUDA 工具包和驱动程序之前，必须执行一些操作：

  • 验证系统是否具有支持 CUDA 的 GPU。
  • 验证系统正在运行受支持的 Linux 版本。
  • 验证系统是否已安装 gcc。

‍

兼容性确认

验证系统是否具有支持 CUDA 的 GPU

# lspci | grep -i nvidia
00:0d.0 3D controller: NVIDIA Corporation TU104GL [Tesla T4] (rev a1)

‍

验证系统正在运行受支持的 Linux 版本

确认CPU 架构和内核版本是否受支持

​Ubuntu20.04 安装 nvidia 驱动​

‍

验证系统是否已安装 gcc

# gcc --version
gcc (Ubuntu 9.4.0-1ubuntu1~20.04.1) 9.4.0
Copyright (C) 2019 Free Software Foundation, Inc.
This is free software; see the source for copying conditions.  There is NO
warranty; not even for MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.

‍

关闭自动更新

将 /etc/apt/apt.conf.d/10periodic​ 配置项的值改为 0​：

# 查看当前配置
# cat  /etc/apt/apt.conf.d/10periodic
APT::Periodic::Update-Package-Lists "1"; # 自动更新频率，单位为day
APT::Periodic::Download-Upgradeable-Packages "0"; # 是否自动下载可升级的软件包
APT::Periodic::AutocleanInterval "0"; # 自动清理过期软件包的时间间隔

# 将配置项中的 1 变为 0，并创建备份文件
sed -i.bak 's/1/0/' /etc/apt/apt.conf.d/10periodic

‍

避免自动更新时更新内核，需要将 /etc/apt/apt.conf.d/50unattended-upgrades​ 中配置项 "linux-image-*";​、"linux-headers-*";​ 注释掉：

vim /etc/apt/apt.conf.d/50unattended-upgrades
...
Unattended-Upgrade::Package-Blacklist {
#    "linux-image-*";
#    "linux-headers-*";
...
};
...

‍

关闭 Nouveau 驱动程序

如果以下命令打印任何内容，则加载 Nouveau 驱动程序：

# lsmod | grep nouveau
nouveau              2285568  0
mxm_wmi                16384  1 nouveau
i2c_algo_bit           16384  1 nouveau
drm_ttm_helper         16384  1 nouveau
ttm                    86016  2 drm_ttm_helper,nouveau
drm_kms_helper        307200  4 cirrus,nouveau
video                  61440  1 nouveau
drm                   618496  6 drm_kms_helper,cirrus,drm_ttm_helper,ttm,nouveau
wmi                    32768  2 mxm_wmi,nouveau

‍

关闭驱动：

echo "blacklist nouveau" >> /etc/modprobe.d/blacklist-nvidia-nouveau.conf
echo "options nouveau modeset=0" >> /etc/modprobe.d/blacklist-nvidia-nouveau.conf
update-initramfs -u
reboot

安装显卡驱动

安装显卡驱动有两种方式：

  1. apt-get 包管理器安装
  2. 运行文件安装

‍

apt 包管理器方式

使用 apt 包管理器安装 NVIDIA 驱动时，DKMS (Dynamic Kernel Module Support) 会在系统内核更新时自动更新驱动。

在生产环境中，我们往往不期望这种耦合的自动更新策略，当新驱动未生效时可能导致故障定位花费大量时间。

‍

运行文件安装

官网上搜索对应版本的驱动链接：驱动检索
​Ubuntu20.04 安装 nvidia 驱动

​

​Ubuntu20.04 安装 nvidia 驱动​

‍

​Ubuntu20.04 安装 nvidia 驱动​

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创建下载任务后，复制出下载链接，在服务器上执行下载和安装

# 下载
wget https://us.download.nvidia.cn/tesla/535.129.03/NVIDIA-Linux-x86_64-535.129.03.run
chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-535.129.03.run

# 执行安装，会进入到交互界面，出现选项连续回车即可
./NVIDIA-Linux-x86_64-535.129.03.run

# 确认驱动是否正确安装
# nvidia-smi 
Thu Nov  9 17:47:49 2023     
+---------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 535.129.03             Driver Version: 535.129.03   CUDA Version: 12.2     |
|-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
| 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. |
|=======================================<span style="font-weight: bold;" class="mark">+</span>==================<span style="font-weight: bold;" class="mark">+</span>==================<span style="font-weight: bold;" class="mark">|
|   0  Tesla T4                       Off | 00000000:00:0D.0 Off |                    0 |
| N/A   55C    P0              27W /  70W |      2MiB / 15360MiB |      7%      Default |
|                                         |                      |                  N/A |
+-----------------------------------------+----------------------+----------------------+

+---------------------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                            |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                            GPU Memory |
|        ID   ID                                                             Usage      |
|</span>=====================================================================================|
|  No running processes found                                                           |
+---------------------------------------------------------------------------------------+

‍

驱动持久化

​nvidia-persistenced --persistence-mode​ 命令用于启用 NVIDIA 持久模式（Persistence Mode）。

NVIDIA 持久模式是一种特殊模式，它允许 NVIDIA 驱动在系统启动时持续运行，即使没有活动的 X 服务器会话。通常情况下，NVIDIA 驱动只在 X 服务器会话或其他图形环境中加载和运行。当所有图形环境关闭时，驱动会自动卸载。

通过启用持久模式，你可以确保 NVIDIA 驱动在没有活动 X 服务器会话的情况下仍然保持加载和运行状态。这对于需要在无人值守服务器或没有图形界面的系统上运行 NVIDIA 驱动的应用程序很有用，如 CUDA 加速计算、深度学习训练等。

​nvidia-persistenced --persistence-mode​ 命令会启动一个后台进程，该进程负责维护 NVIDIA 驱动的持久模式。你可以将此命令添加到系统启动脚本中，以确保在系统启动时自动启用持久模式。

‍

nvidia-persistenced --persistence-mode
cd /usr/share/doc/NVIDIA_GLX-1.0/samples
tar -xjf nvidia-persistenced-init.tar.bz2
cd nvidia-persistenced-init/

# 开机启动（install.sh执行两次，第一次可能环境变量生效原因会失败）
./install.sh
./install.sh
......
Checking for systemd requirements...
  /usr/lib/systemd/system directory exists?  Yes
  systemctl found in PATH?  Yes
systemd installation/uninstallation supported

Installation parameters:
  User  : nvidia-persistenced
  Group : nvidia-persistenced
  systemd service installation path : /usr/lib/systemd/system

Adding user 'nvidia-persistenced' to group 'nvidia-persistenced'... done.
Installing sample systemd service nvidia-persistenced.service... done.
Enabling nvidia-persistenced.service... done.
Starting nvidia-persistenced.service... done.

systemd service successfully installed.

‍

安装 docker

我的镜像已经内置了 docker 环境，所以此步骤非必选

‍

安装 docker（20.10.17）

sudo apt install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg
echo "deb [arch=amd64 signed-by=/usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null
apt-get update
apt-get install docker-ce=5:20.10.17~3-0~ubuntu-focal docker-ce-cli=5:20.10.17~3-0~ubuntu-focal containerd.io docker-compose-plugin

‍

安装 nvidia-docker

因为业务需要在容器环境中调用 nvidia 显卡，所以仅仅宿主机调用还不够

‍

安装 nvidia-docker

<br />distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) &&
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | apt-key add - &&
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list

apt-get update

# 注意选 NO 再回车，避免覆盖了原配置
apt-get install -y nvidia-docker2 --allow-unauthenticated

‍

如果docker是全新安装的，操作如下：

rm /etc/docker/daemon.json
cat >> /etc/docker/daemon.json << EOF
{
    "default-runtime": "nvidia",
    "runtimes": {
        "nvidia": {
            "path": "nvidia-container-runtime",
            "runtimeArgs": []
        }
    }
}
EOF
systemctl daemon-reload && systemctl restart docker

‍

如果之前的操作系统内已经安装好 docker ，并且额外定制了 daemon.json 内容，仅仅追加 nvidia runtime即可，不要覆盖旧内容，例如

# cat /etc/docker/daemon.json
{
  "default-runtime": "nvidia",
  "runtimes": {
      "nvidia": {
          "path": "nvidia-container-runtime",
          "runtimeArgs": []
      }
  },
  "insecure-registries": ["10.244.0.0/18","10.244.64.0/18"],
  "max-concurrent-downloads": 10,
  "live-restore": true,
  "log-driver": "json-file",
  "log-level": "warn",
  "log-opts": {
    "max-size": "10m",
    "max-file": "5"
    },
  "bip": "172.17.0.1/16",
  "data-root": "/var/lib/docker",
  "exec-opts": ["native.cgroupdriver=systemd"],
  "storage-driver": "overlay2",
  "storage-opts": [
    "overlay2.override_kernel_check=true"
  ]
}

systemctl daemon-reload && systemctl restart docker

‍

测试容器环境是否可调用 nvidia：

# docker run -it --rm --name test --gpus all ubuntu:latest nvidia-smi
Thu Nov  9 10:48:50 2023     
+---------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 535.129.03             Driver Version: 535.129.03   CUDA Version: 12.2     |
|-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
| 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. |
|=======================================<span style="font-weight: bold;" class="mark">+</span>==================<span style="font-weight: bold;" class="mark">+</span>==================<span style="font-weight: bold;" class="mark">|
|   0  Tesla T4                       On  | 00000000:00:0D.0 Off |                    0 |
| N/A   28C    P8               9W /  70W |      2MiB / 15360MiB |      0%      Default |
|                                         |                      |                  N/A |
+-----------------------------------------+----------------------+----------------------+

+---------------------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                            |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                            GPU Memory |
|        ID   ID                                                             Usage      |
|</span>=====================================================================================|
|  No running processes found                                                           |
+---------------------------------------------------------------------------------------+

‍

在 Kubernetes 调用 nvidia

安装nvida插件

# 选择合适的版本安装插件，选择合适的一条执行一次即可
kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/k8s-device-plugin/master/nvidia-device-plugin.yml
kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/k8s-device-plugin/v0.12.2/nvidia-device-plugin.yml

‍

pod 申请 GPU 资源

# 示例:
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod_name
spec:
  containers:
    - name: cnt_name
      resources:
        limits:
          nvidia.com/gpu: 1 # requesting 1 GPU

‍

总结

生产环境需要保障确定性的变更，所以本文着重强调了两点：

  1. 使用 运行文件 安装方式，避免驱动发生意外的自动更新。
  2. 不要覆盖现存 docker 环境中的 daemon.json 配置，全新安装 docker 可忽略。

‍

‍

引用链接

正文完
k8s nvidia 驱动
发表至： Kubernetes Linux
2023-11-09
 
pengyinwei
版权声明：本站原创文章，由 pengyinwei 2023-11-09发表，共计8043字。
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