Inclusión de un nodo agente dedicado compatible con GPU

Nota:

Automation Suite currently supports only Nvidia GPU drivers. See the list of GPU-supported operating systems.

Para obtener más información sobre los tipos de instancia específicos de la nube, consulte lo siguiente:

• AWS
• Azure
• GCP

Before adding a dedicated agent node with GPU support, make sure to check Hardware requirements.

Instalar un controlador de GPU en la máquina

Nota:

• Las siguientes instrucciones se aplican tanto a las instalaciones de Automation Suite en línea como sin conexión. En el caso de las instalaciones sin conexión, debes garantizar el acceso temporal a Internet para recuperar las dependencias del controlador de GPU necesarias. Si tienes problemas al instalar el controlador de la GPU, ponte en contacto con el soporte de Nvidia.
• El controlador de la GPU se almacena en las carpetas /opt/nvidia y /usr . Se recomienda encarecidamente que estas carpetas tengan al menos 5 GB y 15 GB, respectivamente, en la máquina del agente de la GPU.

1. Para instalar el controlador de GPU en el nodo agente, ejecute el siguiente comando:

   sudo yum install kernel kernel-tools kernel-headers kernel-devel
   sudo reboot
   sudo yum install https://dl.fedoraproject.org/pub/epel/epel-release-latest-8.noarch.rpm
   sudo sed 's/$releasever/8/g' -i /etc/yum.repos.d/epel.repo
   sudo sed 's/$releasever/8/g' -i /etc/yum.repos.d/epel-modular.repo
   sudo yum config-manager --add-repo http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/rhel8/x86_64/cuda-rhel8.repo
   sudo yum install cuda
   

2. Para instalar los kits de herramientas para contenedores, ejecute el siguiente comando:

   curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/rpm/nvidia-container-toolkit.repo | \
           sudo tee /etc/yum.repos.d/nvidia-container-toolkit.repo
           sudo yum-config-manager --enable nvidia-container-toolkit-experimental
           sudo yum install -y nvidia-container-toolkit
   

Compruebe si los controladores se han instalado correctamente.

Ejecute el comando sudo nvidia-smi en el nodo para comprobar si los controladores se instalaron correctamente.

Nota:

Una vez aprovisionado el clúster, se requieren pasos adicionales para configurar las GPU aprovisionadas.

Llegados a este punto, los controladores de GPU ya se han instalado y se han añadido los nodos de GPU al clúster.

Inclusión de un nodo de GPU al clúster

Paso 1: Configurar la máquina

Siga estos pasos para configurar la máquina de forma que el disco se particione correctamente y se cumplan todos los requisitos de red.

• Configurar la máquina para una configuración de evaluación de nodo único
• Configurar la máquina para una configuración de producción multinodo preparado para HA

Step 2: Copying the interactive installer to the target machine

Para la instalación en línea

1. SSH a cualquier máquina del servidor.

2. Ejecute el siguiente comando para copiar el contenido de la carpeta UiPathAutomationSuite en el nodo de GPU (el nombre de usuario y el DNS son específicos del nodo de GPU):

   sudo su -
   scp -r /opt/UiPathAutomationSuite <username>@<node dns>:/opt/
   scp -r ~/* <username>@<node dns>:/opt/UiPathAutomationSuite/
   

For Offline Installation

1. SSH a cualquier nodo de servidor.

2. Ensure that the /opt/UiPathAutomationSuite directory contains sf-infra.tar.gz file (it is part of the installation package download step )

   scp -r ~/opt/UiPathAutomationSuite <username>@<node dns>:/var/tmp
   

Step 3: Running the Interactive Installation Wizard to Configure the Dedicated Node

Para la instalación en línea

1. SSH al nodo de GPU.

2. Ejecuta los siguientes comandos:

   sudo su -
   cd /opt/UiPathAutomationSuite
   chmod -R 755 /opt/UiPathAutomationSuite
   yum install unzip jq -y
   CONFIG_PATH=/opt/UiPathAutomationSuite/cluster_config.json
   
   UNATTENDED_ACTION="accept_eula,download_bundle,extract_bundle,join_gpu" ./installUiPathAS.sh
   

For Offline Installation

1. Conéctese mediante SSH al nodo dedicado de GPU.

2. Instale el paquete de la plataforma en el nodo dedicado de GPU utilizando el siguiente script:

   sudo su
   mv /var/tmp/UiPathAutomationSuite /opt
   cd /opt/UiPathAutomationSuite
   chmod -R 755 /opt/UiPathAutomationSuite
   
   ./install-uipath.sh -i ./cluster_config.json -o ./output.json -k -j gpu --offline-bundle ./sf-infra.tar.gz --offline-tmp-folder /opt/UiPathAutomationSuite/tmp --install-offline-prereqs --accept-license-agreement
   

Configuring the GPU Driver on the Cluster

Paso 1: Instalar el controlador de GPU en el clúster

1. Confirme que se ha conectado a la máquina GPU mediante SSH.

2. Actualice la configuración contianerd del nodo de GPU ejecutando los siguientes comandos:

   cat <<EOF > gpu_containerd.sh
   if ! nvidia-smi &>/dev/null;
   then
     echo "GPU Drivers are not installed on the VM. Please refer the documentation."
     exit 0
   fi
   if ! which nvidia-container-runtime &>/dev/null;
   then
     echo "Nvidia container runtime is not installed on the VM. Please refer the documentation."
     exit 0
   fi
   grep "nvidia-container-runtime" /var/lib/rancher/rke2/agent/etc/containerd/config.toml &>/dev/null && info "GPU containerd changes already applied" && exit 0
   awk '1;/plugins.cri.containerd]/{print "  default_runtime_name = \"nvidia-container-runtime\""}' /var/lib/rancher/rke2/agent/etc/containerd/config.toml > /var/lib/rancher/rke2/agent/etc/containerd/config.toml.tmpl
   echo -e '\n[plugins.linux]\n  runtime = "nvidia-container-runtime"' >> /var/lib/rancher/rke2/agent/etc/containerd/config.toml.tmpl
   echo -e '\n[plugins.cri.containerd.runtimes.nvidia-container-runtime]\n  runtime_type = "io.containerd.runc.v2"\n  [plugins.cri.containerd.runtimes.nvidia-container-runtime.options]\n    BinaryName = "nvidia-container-runtime"' >> /var/lib/rancher/rke2/agent/etc/containerd/config.toml.tmpl
   EOF
   

   sudo bash gpu_containerd.sh
   

3. Reinicia rke2-agent ejecutando los siguientes comandos:

   systemctl restart rke2-agent
   

Step 2: Enabling the GPU in the Cluster

1. Ejecute los siguientes comandos desde cualquiera de los nodos de servidor.

2. Diríjase a la carpeta UiPathAutomationSuite.

   cd /opt/UiPathAutomationSuite
   

Enabling the GPU in an Online Installation

DOCKER_REGISTRY_URL=$(cat defaults.json | jq -er ".registries.docker.url")
sed -i "s/REGISTRY_PLACEHOLDER/${DOCKER_REGISTRY_URL}/g" ./Infra_Installer/gpu_plugin/nvidia-device-plugin.yaml
kubectl apply -f ./Infra_Installer/gpu_plugin/nvidia-device-plugin.yaml
kubectl -n kube-system rollout restart daemonset nvidia-device-plugin-daemonset

Activar la GPU en una instalación sin conexión

DOCKER_REGISTRY_URL=localhost:30071
sed -i "s/REGISTRY_PLACEHOLDER/${DOCKER_REGISTRY_URL}/g" ./Infra_Installer/gpu_plugin/nvidia-device-plugin.yaml
kubectl apply -f ./Infra_Installer/gpu_plugin/nvidia-device-plugin.yaml
kubectl -n kube-system rollout restart daemonset nvidia-device-plugin-daemonset