如何进行NVIDIA及k8s-device-plugin源码分析，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

创新互联建站专业为企业提供巴南网站建设、巴南做网站、巴南网站设计、巴南网站制作等企业网站建设、网页设计与制作、巴南企业网站模板建站服务，十多年巴南做网站经验，不只是建网站，更提供有价值的思路和整体网络服务。

k8s-device-plugin内部实现原理图

在Kubernetes如何通过Device Plugins来使用NVIDIA GPU中，对NVIDIA/k8s-device-plugin的工作原理进行了深入分析，为了方便我们在这再次贴出其内部实现原理图：

PreStartContainer和GetDevicePluginOptions两个接口，在NVIDIA/k8s-device-plugin中可以忽略，可以认为是空实现。我们主要关注ListAndWatch和Allocate的实现。

启动

一切从main函数开始！核心的代码如下：

func main() {
	log.Println("Loading NVML")
	if err := nvml.Init(); err != nil {
		select {}
	}
    ...
	log.Println("Fetching devices.")
	if len(getDevices()) == 0 {
		select {}
	}

	log.Println("Starting FS watcher.")
	watcher, err := newFSWatcher(pluginapi.DevicePluginPath)
	if err != nil {
		os.Exit(1)
	}
    ...
	log.Println("Starting OS watcher.")
	sigs := newOSWatcher(syscall.SIGHUP, syscall.SIGINT, syscall.SIGTERM, syscall.SIGQUIT)

	restart := true
	var devicePlugin *NvidiaDevicePlugin

L:
	for {
		if restart {
			if devicePlugin != nil {
				devicePlugin.Stop()
			}

			devicePlugin = NewNvidiaDevicePlugin()
			if err := devicePlugin.Serve(); err != nil {
				...
			} else {
				restart = false
			}
		}

		select {
		case event := <-watcher.Events:
			if event.Name == pluginapi.KubeletSocket && event.Op&fsnotify.Create == fsnotify.Create {
				restart = true
			}

		case err := <-watcher.Errors:

		case s := <-sigs:
			switch s {
			case syscall.SIGHUP:
				restart = true
			default:
				devicePlugin.Stop()
				break L
			}
		}
	}
}

相关说明不需多说，请参考下面的流程逻辑图：

Serve

k8s-device-plugin启动流程中，devicePlugin.Serve负责启动gRPC Server Start对外提供服务，然后把自己注册到kubelet。

// Serve starts the gRPC server and register the device plugin to Kubelet
func (m *NvidiaDevicePlugin) Serve() error {
	err := m.Start()
	if err != nil {
		log.Printf("Could not start device plugin: %s", err)
		return err
	}
	log.Println("Starting to serve on", m.socket)

	err = m.Register(pluginapi.KubeletSocket, resourceName)
	if err != nil {
		log.Printf("Could not register device plugin: %s", err)
		m.Stop()
		return err
	}
	log.Println("Registered device plugin with Kubelet")

	return nil
}

Start

Start的代码如下：

// Start starts the gRPC server of the device plugin
func (m *NvidiaDevicePlugin) Start() error {
	err := m.cleanup()
	if err != nil {
		return err
	}

	sock, err := net.Listen("unix", m.socket)
	if err != nil {
		return err
	}

	m.server = grpc.NewServer([]grpc.ServerOption{}...)
	pluginapi.RegisterDevicePluginServer(m.server, m)

	go m.server.Serve(sock)

	// Wait for server to start by launching a blocking connexion
	conn, err := dial(m.socket, 5*time.Second)
	if err != nil {
		return err
	}
	conn.Close()

	go m.healthcheck()

	return nil
}

更加深入的代码调用关系，这里不多介绍，直接贴出Start的实现逻辑图：

Start流程中负责创建nvidia.sock文件。

需要特别说明healthcheck部分：

• healthcheck启动协程对管理的devices进行健康状态监控，一旦发现有device unhealthy，则发送到NvidiaDevicePlugin的health channel。device plugin的ListAndWatch会从health channel中获取这些unhealthy devices，并通知到kubelet进行更新。

• 只监控nvmlEventTypeXidCriticalError事件，一旦监控到某个device的这个Event，就认为该device unhealthy。关于nvmlEventTypeXidCriticalError的说明，请参考NVIDIA的nvml api文档。

• 可以通过设置NVIDIA device plugin Pod内的环境变量DP_DISABLE_HEALTHCHECKS为”all”来取消healthcheck。不设置或者设置为其他值都会启动healthcheck，默认部署时不设置。

Register

Start之后，接着进入Register流程，其代码如下：

// Register registers the device plugin for the given resourceName with Kubelet.
func (m *NvidiaDevicePlugin) Register(kubeletEndpoint, resourceName string) error {
	conn, err := dial(kubeletEndpoint, 5*time.Second)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer conn.Close()

	client := pluginapi.NewRegistrationClient(conn)
	reqt := &pluginapi.RegisterRequest{
		Version:      pluginapi.Version,
		Endpoint:     path.Base(m.socket),
		ResourceName: resourceName,
	}

	_, err = client.Register(context.Background(), reqt)
	if err != nil {
		return err
	}
	return nil
}

Register的实现流程图如下：

• 注册的Resource Name是nvidia.com/gpu

• 注册的Version是v1beta1

Stop

Stop的代码如下：

// Stop stops the gRPC server
func (m *NvidiaDevicePlugin) Stop() error {
	if m.server == nil {
		return nil
	}

	m.server.Stop()
	m.server = nil
	close(m.stop)

	return m.cleanup()
}

Stop的实现流程图如下：

• Stop流程中负责停止gRPC Server，并删除nvidia.sock。

ListAndWatch

ListAndWatch接口主要负责监控health channel，发现有gpu变成unhealthy后，将完成的gpu list信息（ID和health状态）发送给kubelet进行更新。

// ListAndWatch lists devices and update that list according to the health status
func (m *NvidiaDevicePlugin) ListAndWatch(e *pluginapi.Empty, s pluginapi.DevicePlugin_ListAndWatchServer) error {
	s.Send(&pluginapi.ListAndWatchResponse{Devices: m.devs})

	for {
		select {
		case <-m.stop:
			return nil
		case d := <-m.health:
			// FIXME: there is no way to recover from the Unhealthy state.
			d.Health = pluginapi.Unhealthy
			s.Send(&pluginapi.ListAndWatchResponse{Devices: m.devs})
		}
	}
}

ListAndWatch的实现流程图如下：

Allocate

Allocate负责接口kubelet为Container请求分配gpu的请求，请求的结构体如下：

// - Allocate is expected to be called during pod creation since allocation
//   failures for any container would result in pod startup failure.
// - Allocate allows kubelet to exposes additional artifacts in a pod's
//   environment as directed by the plugin.
// - Allocate allows Device Plugin to run device specific operations on
//   the Devices requested
type AllocateRequest struct {
	ContainerRequests []*ContainerAllocateRequest `protobuf:"bytes,1,rep,name=container_requests,json=containerRequests" json:"container_requests,omitempty"`
}

type ContainerAllocateRequest struct {
	DevicesIDs []string `protobuf:"bytes,1,rep,name=devicesIDs" json:"devicesIDs,omitempty"`
}

device plugin Allocate的Response结构体定义如下：

// AllocateResponse includes the artifacts that needs to be injected into
// a container for accessing 'deviceIDs' that were mentioned as part of
// 'AllocateRequest'.
// Failure Handling:
// if Kubelet sends an allocation request for dev1 and dev2.
// Allocation on dev1 succeeds but allocation on dev2 fails.
// The Device plugin should send a ListAndWatch update and fail the
// Allocation request
type AllocateResponse struct {
	ContainerResponses []*ContainerAllocateResponse `protobuf:"bytes,1,rep,name=container_responses,json=containerResponses" json:"container_responses,omitempty"`
}

type ContainerAllocateResponse struct {
	// List of environment variable to be set in the container to access one of more devices.
	Envs map[string]string `protobuf:"bytes,1,rep,name=envs" json:"envs,omitempty" protobuf_key:"bytes,1,opt,name=key,proto3" protobuf_val:"bytes,2,opt,name=value,proto3"`
	// Mounts for the container.
	Mounts []*Mount `protobuf:"bytes,2,rep,name=mounts" json:"mounts,omitempty"`
	// Devices for the container.
	Devices []*DeviceSpec `protobuf:"bytes,3,rep,name=devices" json:"devices,omitempty"`
	// Container annotations to pass to the container runtime
	Annotations map[string]string `protobuf:"bytes,4,rep,name=annotations" json:"annotations,omitempty" protobuf_key:"bytes,1,opt,name=key,proto3" protobuf_val:"bytes,2,opt,name=value,proto3"`
}

Allocate的代码实现如下：

// Allocate which return list of devices.
func (m *NvidiaDevicePlugin) Allocate(ctx context.Context, reqs *pluginapi.AllocateRequest) (*pluginapi.AllocateResponse, error) {
	devs := m.devs
	responses := pluginapi.AllocateResponse{}
	for _, req := range reqs.ContainerRequests {
		response := pluginapi.ContainerAllocateResponse{
			Envs: map[string]string{
				"NVIDIA_VISIBLE_DEVICES": strings.Join(req.DevicesIDs, ","),
			},
		}

		for _, id := range req.DevicesIDs {
			if !deviceExists(devs, id) {
				return nil, fmt.Errorf("invalid allocation request: unknown device: %s", id)
			}
		}

		responses.ContainerResponses = append(responses.ContainerResponses, &response)
	}

	return &responses, nil
}

下面是其实现逻辑图：

• Allocate中会遍历ContainerRequests，将DeviceIDs封装到ContainerAllocateResponse的Envs:NVIDIA_VISIBLE_DEVICES中，格式为：”${ID_1},${ID_2},...”

• 除此之外，并没有封装Mounts, Devices, Annotations。

关于如何进行NVIDIA及k8s-device-plugin源码分析问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注创新互联行业资讯频道了解更多相关知识。

标题名称：如何进行NVIDIA及k8s-device-plugin源码分析
文章地址：http://cdweb.net/article/piejho.html