典型使用流程

典型使用流程

vGPU虚拟化的典型使用流程如下：

物理机安装GPU驱动、vGPU驱动。
物理机启用IOMMU设置。
查看物理GPU/物理GPU规格。
虚拟化切割。
查看vGPU/vGPU规格。
云主机加载vGPU。
云主机安装vGPU驱动。
创建vGPU设备报警器 (可选)。
查看vGPU设备监控，并在异常时接收报警通知 (可选)。

使用vGPU虚拟化功能前，请务必确保所有准备工作已完成且准确无误。以下详细介绍vGPU虚拟化功能的操作步骤：

物理机安装GPU驱动、vGPU驱动
物理机添加GPU设备后，需继续安装对应的驱动程序才能正常使用。GPU驱动用于获取GPU设备实时负载，vGPU驱动用于支持虚拟化切割功能。
- NVIDIA：需手动安装GPU驱动和vGPU驱动，请参考GPU驱动推荐表，并点击这里下载合适的官方驱动。
- AMD：需手动安装GPU驱动，vGPU驱动由ZStack Cloud自动集成，请请参考GPU驱动推荐表，并点击这里下载合适的官方驱动。
- 华为：需手动安装GPU驱动推荐表中指定的驱动，GPU监控和虚拟化切割均依赖该驱动，请联系华为官方获取驱动。
不同GPU设备的驱动以及安装方法可能不同，详情请联系GPU设备提供厂商获取帮助。本教程以为物理机安装NVIDIA GPU驱动为例，基本操作流程如下：
1. 获取GPU驱动安装包；
2. 安装对应kernel版本的kernel-devel、gcc、make等必须包；
3. 执行rpm -i ${GPUDRIVERPACKETNAME}命令，为物理机安装驱动；
4. 重启物理机，通过nvidia-smi命令查看显卡信息，若物理机能够成功识别GPU设备，表示物理机安装GPU驱动成功。
物理机启用IOMMU设置
确保物理机BIOS已开启Intel VT-d / AMD IOMMU配置的前提下，在ZStack Cloud云平台开启物理机IOMMU设置。
- 新添加物理机：在资源中心 > 硬件设施 > 计算设施 > 物理机界面添加物理机过程，选择扫描物理机IOMMU设置配置，添加物理机的同时开启IOMMU设置。
  如图 1所示：
  图 1. 新添加物理机并启用IOMMU设置
- 已添加物理机：在物理机详情页，启用IOMMU启用状态配置，针对已添加物理机开启IOMMU设置，重启物理机生效。
  如图 2所示：
  图 2. 已添加物理机启用IOMMU设置
说明: 物理机开启IOMMU设置后，还需在物理机详情页确保IOMMU就绪状态为可用，否则也无法正常使用vGPU功能。若IOMMU启用状态为启用，但IOMMU就绪状态不可用，可能存在以下原因：
- 开启IOMMU设置但未重启物理机，手动重启物理机即可。
- 物理机配置错误，请进入物理机BIOS并开启Intel VT-d / AMD IOMMU配置。
查看物理GPU/物理GPU规格
IOMMU启用状态为启用，IOMMU就绪状态为就绪时，ZStack Cloud将能够识别到物理机上的物理GPU以及物理GPU规格。
- 查看物理GPU：
  方法一：在物理机详情页，点击关联资源 > 外接设备 > 物理GPU设备，即可查看该物理机上识别到的物理GPU设备
  方法二：在ZStack Cloud主菜单，点击资源中心 > 硬件设施 > 计算设施 > GPU设备，进入GPU设备页面，在左侧目录树选中指定物理机，查看该物理机上识别到的物理GPU。
  如图 3所示：
  图 3. 查看物理GPU
- 查看物理GPU规格：
  在ZStack Cloud主菜单，点击资源中心 > 云资源池 > 计算配置 > GPU规格按钮，进入GPU规格界面，查看扫描到的物理GPU规格。
  如图 4所示：
  图 4. 物理GPU规格
虚拟化切割
虚拟化切割即表示将未用于透传的物理GPU经过虚拟化，切割成若干固定规格的vGPU。不同厂商的物理GPU虚拟化切割方法略有不同，ZStack Cloud目前支持虚拟化切割NVIDIA物理GPU和AMD物理GPU。
- 虚拟化切割NVIDIA物理GPU：支持按照所选切割规格，单独虚拟化切割NVIDIA物理GPU。
  方法一：在物理机详情页，点击关联资源 > 外接设备 > 物理GPU设备，选择未加载云主机、可虚拟化的物理GPU设备，点击操作 > 虚拟化切割，按所选规格虚拟化切割NVIDIA物理GPU。
  方法二：在ZStack Cloud主菜单，点击资源中心 > 硬件设施 > 计算设施 > GPU设备，进入GPU设备页面，选择未加载云主机、可虚拟化的物理GPU设备，点击操作 > 虚拟化切割，按所选规格虚拟化切割NVIDIA物理GPU。
  如图 5所示：
  图 5. 虚拟化切割NVIDIA物理GPU
  
  切割规格显示此物理GPU可被切割的所有规格列表。例如：GRID M60-2A(4ins-2048 MiB-1280*1024)表示将一个核心的物理GPU虚拟化切割成4个帧数为60FPS、显存为2048MB、分辨率为1280*1024的vGPU。
  说明: 若需要将vGPU还原成物理GPU，请点击操作 > 虚拟化还原按钮执行操作。虚拟化还原NVIDIA vGPU需确保此物理GPU相关的vGPU已经全部从云主机卸载。
- 虚拟化切割AMD物理GPU：支持按照所选切割数量，同时虚拟化切割当前AMD显卡对应的所有物理GPU，执行虚拟化切割的操作路径和NVIDIA物理GPU相同。
  如图 6所示：
  图 6. 虚拟化切割AMD物理GPU
  
  说明: 若需要将vGPU还原成物理GPU，请点击操作 > 虚拟化还原按钮执行操作。虚拟化还原AMD vGPU需确保当前AMD显卡对应的所有AMD vGPU全部已经从云主机卸载。
查看vGPU/vGPU规格
虚拟化切割完成后，形成vGPU规格和vGPU，可在对应页面查看。
- 查看vGPU：
  方法一：在物理机详情页，点击关联资源 > 外接设备 > vGPU设备，即可查看该物理机上的vGPU设备。
  方法二：点击资源中心 > 硬件设施 > 计算设施 > GPU设备，进入GPU设备页面，vGPU栏，查看虚拟化切割后的vGPU。
  如图 7所示：
  图 7. 查看vGPU
- 查看vGPU规格：
  在ZStack Cloud主菜单，点击资源中心 > 云资源池 > 计算配置 > GPU规格按钮，进入GPU规格界面的vGPU子页面，查看虚拟化切割后的vGPU规格。
  如图 8所示：
  图 8. 查看vGPU规格
云主机加载vGPU
ZStack Cloud云平台支持以下几种方法为云主机加载vGPU：
- 方法一：创建云主机并加载vGPU
  在资源中心 > 云资源池 > 虚拟资源 > 云主机界面创建云主机过程，基础参数配置完成后在高级选项中加载物理GPU，支持指定规格和指定设备两种加载方法。可参考以下示例输入相应内容：
  
  加载规格：创建云主机时指定vGPU规格，通过规格自动分配GPU设备。支持关机自动卸载设备功能（默认勾选），若勾选表示云主机关机后自动卸载GPU设备，下次重启后根据GPU规格重新分配新的GPU设备；若不勾选表示云主机关机后保留已加载的GPU设备，下次重启后继续使用原来的GPU设备。
  如图 9所示：
  图 9. 加载规格
  
  加载设备：创建云主机时指定固定的vGPU设备，为云主机加载所选GPU设备。
  如图 10所示：
  图 10. 加载设备
  
  配置完成后，点击确定按钮，即可创建一台加载vGPU的云主机。
- 方法二：单个已有云主机加载vGPU
  在ZStack Cloud主菜单，点击云资源池 > 云主机，进入云主机界面，点击云主机名称，进入云主机界面的配置信息子页面的vGPU设备栏，点击加载按钮手动加载vGPU。
  如图 11所示：
  图 11. 加载vGPU
  
  一台云主机支持同时加载一个vGPU，暂不支持将物理GPU和vGPU同时加载到同一台云主机使用。
  
  若需要释放GPU设备，选中GPU设备，点击操作 > 卸载按钮，释放GPU设备。
  
  执行加载、卸载vGPU操作前，请确保云主机状态为已停止。
- 方法三：批量为已有云主机设置vGPU
  在云主机管理界面选择一台或多台云主机，点击批量操作 > 系统配置 > 设置GPU策略按钮，批量为云主机加载vGPU设备或vGPU规格。
  如图 12所示：
  图 12. 批量加载GPU规格

云主机安装vGPU驱动

云主机加载vGPU后，需要安装对应的驱动程序才能正常使用。不同vGPU的驱动以及安装方法可能不同，详情请联系GPU设备提供厂商获取帮助。本章节以Linux云主机安装NVIDIA vGPU驱动为例介绍参考操作流程：

获取驱动安装相关文件：
获取GPU设备匹配的显卡驱动和CUDA toolkit文件。
禁用nouveau驱动：
NVIDIA显卡的官方驱动和系统自带的nouveau驱动存在冲突。执行lsmod | grep nouveau命令，若有输出内容表示存在nouveau驱动，可参考以下方法禁用nouveau驱动；若不存在nouveau驱动，跳过此步骤即可。
```
# touch  /etc/modprobe.d/nvidia-installer-disable-nouveau.conf  #创建文件，将以下两行内容保存至文件中  blacklist nouveau  options nouveau modeset=0
```

安装gcc、kernel-devel、kernel-headers：

依次执行以下命令，安装gcc、与内核版本一致的kernel-devel和kernel-headers。建议使用相同版本的ISO配置本地源安装。

# yum install gcc kernel-devel-$(uname -r)  kernel-headers-$(uname -r)     #重构 initramfs 镜像 # cp /boot/initramfs-$(uname -r).img /boot/initramfs-$(uname -r).img.bak # dracut /boot/initramfs-$(uname -r).img $(uname -r) --force       #只使用文本模式重启云主机 # systemctl set-default multi-user.target  # init 3  # reboot   # lsmod | grep nouveau    #云主机重新启动后，检查nouveau驱动应该没有被使用

安装NVIDIA 驱动：

将下载的驱动包拷贝至云主机系统内，依次执行以下命令运行驱动文件：

# chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-346.47.run    #配置可执行权限 # ./NVIDIA-Linux-x86_64-346.47.run      #运行驱动文件

命令执行后将开始解压驱动包并进入安装步骤，安装过程可能出现一些警告，依次确认即可，不影响驱动安装。若出现error报错，请参考表 1检查环境。

表 1. 报错处理
报错	解决方案
ERROR: Unable to find the kernel source tree for the currently running kernel. Please make sure you have installed the kernel source files for your kernel and that they are properly configured; on Red Hat Linux systems, for example, be sure you have the 'kernel-source' or 'kernel-devel' RPM installed. If you know the correct kernel source files are installed, you may specify the kernel source path with the '--kernel-source-path' command line option.	需要确保kernel、kernel-headers、kernel-devel是否均已安装，并且版本号完全一致
ERROR: The Nouveau kernel driver is currently in use by your system. This driver is incompatible with the NVIDIA driver, and must be disabled before proceeding. Please consult the ow to correctly disable the Nouveau kernel driver.	需要禁用nouveau驱动
ERROR: Failed to find dkms on the system! ERROR: Failed to install the kernel module through DKMS. No kernel module was installed; please try installing again without DKMS, or check the DKMS logs for more information.	需要安装DKMS，它可以帮我们维护内核外的驱动程序，在内核版本变动之后可以自动重新生成新的模块
ERROR: Unable to load the kernel module 'nvidia.ko'. This happens most frequently when this kernel module was built against the wrong or improperly configured kernel sources, with a version of gcc that differs from the one used to build the target kernel, or if a driver such as rivafb, nvidiafb, or nouveau is present and prevents the NVIDIA kernel module from obtaining ownership of the NVIDIA graphics device(s), or no NVIDIA GPU installed in this system is supported by this NVIDIA Linux graphics driver release.	执行命令`./NVIDIA-Linux-x86_64-384.98.run --kernel-source-path=/usr/src/kernels/3.10.0-XXX.x86_64/ -k $(uname -r)`即可

检查驱动安装情况：
分别执行以下两条命令，检查驱动安装情况。若返回结果能够显示显卡的型号信息，说明驱动已经安装成功。
```
# lspci |grep NVIDIA # nvidia-smi
```
安装CUDA toolkit：
将下载的驱动包拷贝至云主机系统内，依次执行以下命令执行驱动文件：
```
# chmod +x cuda_8.0.61_375.26_linux.run      #配置可执行权限 # ./cuda_8.0.61_375.26_linux.run     #运行驱动文件
```
安装过程需要配置一些参数，请参考下图进行配置。
如图 13所示：
图 13. 安装CUDA toolkit

配置环境变量：

执行vim /root/.bashrc命令，将以下内容保存至此文件，完成环境变量配置：

#gpu driver export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-8.0   export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH   export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH   export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-8.0/lib:${LD_LIBRARY_PATH}"

环境变量添加完成后立即生效，可执行以下命令进行验证测试：

# source ~/.bashrc # cd /usr/local/cuda-8.0/samples/1_Utilities/deviceQuery # make # ./deviceQuery

创建vGPU设备报警器 (可选)。
为及时获取vGPU设备异常信息，并采取措施预防、解决设备故障，建议创建vGPU设备报警器，并绑定常用的报警通知对象。
- 创建资源报警器
  在ZStack Cloud主菜单，点击平台运维 > 云平台监控 > 报警器 > 资源报警器，进入资源报警器界面，点击创建资源报警器，选择报警类型为云主机，报警条目为vGPU相关条目 (目前包括：vGPU利用率、vGPU显存利用率)，按需设置报警阈值并绑定通知对象即可。
- 创建事件报警器
  在ZStack Cloud主菜单，点击平台运维 > 云平台监控 > 报警器 > 事件报警器，进入事件报警器界面，点击创建事件报警器，选择资源类型为物理机，报警条目为物理GPU相关条目 (目前包括：vGPU状态异常)，并绑定通知对象即可。
查看GPU设备监控，并在异常时接收报警通知 (可选)。
在ZStack Cloud，点击硬件设施 > 计算设施 > GPU设备 > vGPU，进入vGPU列表，点击需要查看的vGPU设备名称，即可在详情页查看详细的负载监控。

监测到vGPU设备发生异常时，ZStack Cloud将根据创建的报警器，主动推送报警消息到指定通知对象。

升级提醒

若您选择升级至4.0.0及之后版本，请注意以下功能调整：

1. 云路由器全面升级为VPC路由器，云路由网络全面升级为VPC网络，不再单独设云路由器页面。升级全程无感知，相关业务不受任何影响。

2. 企业管理账号体系取代用户组与用户，不再单独设用户/用户组页面，不可再使用用户/用户组账号登录云平台。升级前，请先将“用户组与用户”纳管的账号数据妥善迁移至“企业管理”纳管，再执行升级操作。注意：对于admin创建并具备admin权限的用户账号同步取消，如有需要，可使用企业管理账号体系中的平台管理员实现相同功能。

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如对上述升级提醒有任何疑问或需要升级帮助，请联系ZStack官方技术支持

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