Ajout d'un nœud d'agent dédié avec prise en charge GPU

Remarque :

Automation Suite ne prend actuellement en charge que les pilotes GPU Nvidia. Consultez la liste des systèmes d'exploitation compatibles avec le GPU.

Pour plus d'informations sur les types d'instances spécifiques au cloud, consultez les pages suivantes :

Avant d'ajouter un nœud d'agent dédié avec prise en charge GPU, assurez-vous de vérifier la configuration matérielle requise.

Installation d'un pilote GPU sur la machine

Remarque : le pilote GPU est stocké dans les dossiers /opt/nvidia et /usr . Il est fortement recommandé que la taille de ces dossiers soit respectivement d'au moins 5 Gio et 15 Gio sur la machine de l'agent GPU.

Pour installer le pilote GPU sur le nœud de l'agent, exécutez la commande suivante :
```
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 cudasudo 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
```

Pour installer les boîtes à outils de conteneur, exécutez la commande suivante :

distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \
          && curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.repo | sudo tee /etc/yum.repos.d/nvidia-docker.repo
sudo dnf clean expire-cache
sudo yum install -y nvidia-container-toolkitdistribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \
          && curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.repo | sudo tee /etc/yum.repos.d/nvidia-docker.repo
sudo dnf clean expire-cache
sudo yum install -y nvidia-container-toolkit

Vérifiez si les pilotes ont été correctement installés

Exécutez la commande sudo nvidia-smi sur le nœud pour vérifier si les pilotes ont été installés correctement.

Remarque : Une fois le cluster enregistré, des étapes supplémentaires sont nécessaires pour configurer les GPU enregistrés.

À ce stade, les pilotes GPU ont été installés et les nœuds GPU ont été ajoutés au cluster.

Ajouter un nœud GPU au cluster

Première étape : configurer la machine

Suivez les étapes de configuration de la machine pour vous assurer que le disque est correctement partitionné et que toutes les exigences de mise en réseau sont remplies.

Étape 2 : copie du programme d'installation interactif sur la machine cible

Pour une installation en ligne

SSH vers n'importe quelle machine du serveur.

Exécutez la commande suivante pour copier le contenu du dossier UiPathAutomationSuite dans la tâche nœud GPU (GPU node) (le nom d'utilisateur et le DNS sont spécifiques au nœud GPU) :

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

Pour une installation hors ligne

SSH vers n'importe quel nœud du serveur.
Assurez-vous que le répertoire /opt/UiPathAutomationSuite contient le fichier sf-infra.tar.gz (fait partie de l'étape de téléchargement du package d'installation )
```
scp -r ~/opt/UiPathAutomationSuite <username>@<node dns>:/var/tmpscp -r ~/opt/UiPathAutomationSuite <username>@<node dns>:/var/tmp
```

Étape 3 : Exécution du programme d'installation interactif pour configurer le nœud dédié

Pour une installation en ligne

SSH vers le nœud GPU (GPU Node).

Exécutez les commandes suivantes :

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.shsudo 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

Pour une installation hors ligne

Connectez-vous via SSH au nœud dédié du GPU.

Installez le bundle de plate-forme sur le nœud dédié du GPU à l'aide du script suivant :

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-agreementsudo 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

Activation du GPU sur le cluster

Connectez-vous à n'importe quel nœud de serveur.
Accédez au dossier du programme d'installation ( UiPathAutomationSuite ).
```
cd /opt/UiPathAutomationSuitecd /opt/UiPathAutomationSuite
```
Activez le GPU sur le cluster en exécutant la commande suivante sur n'importe quel nœud de serveur :
```
sudo ./configureUiPathAS.sh gpu enablesudo ./configureUiPathAS.sh gpu enable
```