Как выделить GPU для выполнения snakemake 8 на GKE

Вопрос или проблема

snakemake --snakefile workflow/snakefile_stage3_totalvi.smk \
          --executor kubernetes \
          --software-deployment-method conda \
          --default-storage-provider gcs \
          --default-storage-prefix $BUCKET \
          --storage-gcs-project $PROJECT \
          --set-resources totalvi_train.smk:gpu=1 \
          --jobs 1

Ответ или решение

Для успешного выделения GPU для выполнения Snakemake 8 в контексте Google Kubernetes Engine (GKE) необходимо учитывать несколько аспектов конфигурации, которые могут влиять на автоматическое масштабирование кластера Kubernetes. Ниже представлена подробная инструкция по этому процессу.

1. Настройка кластеров GKE с поддержкой GPU

Перед началом убедитесь, что вы создали пул узлов GKE с поддержкой GPU. Для этого выполните следующие шаги:

• Создайте новый пул узлов в консоли GKE или используйте gcloud CLI. В процессе создания укажите тип узлов, поддерживающий GPU, например, n1-standard-4 с добавлением NVIDIA Tesla K80 или другого доступного типа GPU, в зависимости от ваших потребностей.

gcloud container node-pools create gpu-pool \
    --cluster your-cluster-name \
    --machine-type n1-standard-4 \
    --accelerator count=1,type=nvidia-tesla-k80 \
    --enable-autoscaling \
    --min-nodes=1 \
    --max-nodes=5

2. Правильное указание ресурсов в Snakemake

Вам необходимо корректно указать ресурсы GPU в Snakemake. Обратите внимание, что для правильного распределения ресурсов можно использовать несколько мест в коде:

1. В командной строке при запуске Snakemake:

   Убедитесь, что флаг для ресурсов GPU указан корректно:

   snakemake --snakefile workflow/snakefile_stage3_totalvi.smk \
             --executor kubernetes \
             --software-deployment-method conda \
             --default-storage-provider gcs \
             --default-storage-prefix $BUCKET \
             --storage-gcs-project $PROJECT \
             --set-resources totalvi_train.smk:gpu=1 \
             --jobs 1

2. Определение ресурсов в Snakefile:

   Также, ресурсы могут быть указаны напрямую в правилах. Пример:

   rule totalvi_train:
      input: ...
      output: ...
      resources: gpu=1
      shell:
          "your-command"

Также, попробуйте использовать параметр default-resources в определении вашего Snakefile, если ранее указанные методы не сработали.

3. Проверка конфигурации Kubernetes

После указания ресурсов необходимо удостовериться, что ваш кластер Kubernetes правильно настроен для учета GPU. Для этого выполните следующие операции:

• Проверьте доступность GPU:

  Выполните команду, чтобы проверить статус узлов и доступные GPU:

  kubectl get nodes -o=jsonpath='{range .items[*]}{.metadata.name}{"\t"}{.status.allocatable}{"\n"}{end}'

• Убедитесь в наличии ресурсов:

  Вы можете проверить, правильно ли выделяются ресурсы на уровне подов:

  kubectl describe pod <pod-name>

Обратите внимание на указанные ресурсы GPU и приведенные ошибки. Если проблема сохранится, целесообразно также проверить логи пода с помощью:

kubectl logs <pod-name>

4. Отладка и логирование

Если выделение GPU по-прежнему не работает, рассмотрите возможность включения дополнительного логирования для получения более подробной информации о процессе:

• Убедитесь, что у вас установлены и правильно настроены драйверы NVIDIA.
• Запустите тестовые задачи, чтобы убедиться, что инфраструктура действительно готова к использованию GPU.

Заключение

Подходя к вопросу с системной точки зрения и проводя тщательную настройку вашего GKE кластера, вы сможете без труда интегрировать Snakemake 8 с GPU ресурсами. Убедитесь, что все требования выполнены как в части конфигурации Snakemake, так и при настройке окружения Kubernetes. Это поможет вам значительно улучшить производительность вычислений в ваших биоинформатических задачах.