GPU がサポートされた専用のエージェント ノードを追加する

注:

現在、Automation Suite でサポートされているのは、Nvidia GPU ドライバーのみです。GPU がサポートされているオペレーティング システムのリストをご覧ください。

クラウド固有のインスタンスの種類について詳しくは、以下をご覧ください。

• AWS
• Azure
• GCP

GPU がサポートされている専用エージェントを追加する前に、ハードウェア要件を確認してください。

マシンに GPU ドライバーをインストールする

注: GPU ドライバーは、/opt/nvidia フォルダーと /usr フォルダーに保存されています。GPU エージェント マシンでは、それぞれ 5 GiB 以上と 15 GiB 以上のフォルダーを使用することを強くお勧めします。

1. エージェント ノードに GPU ドライバーをインストールするには、次のコマンドを実行します。

   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. コンテナー ツールキットをインストールするには、次のコマンドを実行します。

   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-toolkit

ドライバーが正常にインストールされているかどうかを確認します。

ノード上で sudo nvidia-smi コマンドを実行し、ドライバーが適切にインストールされたかどうかを確認します。

注: クラスターがプロビジョニングされた後、プロビジョニングされた GPU を構成するには追加の手順が必要です。

この時点で、GPU ドライバーがインストールされ、GPU ノードがクラスターに追加されています。

クラスターに新しいノードを追加する

手順 1: マシンを構成する

ディスクが正しくパーティション分割され、すべてのネットワーク要件が満たされるよう、マシンを構成する手順を実行します。

• シングルノードの評価設定用にマシンを構成する
• マルチノードの HA 対応の運用環境の設定用にマシンを構成する

手順 2: 対話型インストーラーを対象マシンにコピーする

オンライン インストールの場合

1. 任意のサーバー マシンに SSH 接続します。
2. 次のコマンドを実行して、UiPathAutomationSuite フォルダーの内容を GPU ノードにコピーします (ユーザー名と DNS は GPU ノードに固有です)。

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

オフライン インストールの場合

1. 任意のサーバー ノードに SSH 接続します。
2. /opt/UiPathAutomationSuite ディレクトリに sf-infra.tar.gz ファイルが含まれていることを確認します。これは、インストール パッケージのダウンロード手順の一部です。

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

手順 3: 対話型のインストール ウィザードを実行し、専用ノードを構成する

オンライン インストールの場合

1. GPU ノードに SSH 接続します。
2. 次のコマンドを実行します:

   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

オフライン インストールの場合

1. SSH を介して GPU 専用ノードに接続します。
2. 次のスクリプトを使用して、GPU 専用のノードにプラットフォーム バンドルをインストールします。

   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

クラスター上で GPU ドライバーを構成する

手順 1: クラスター上に GPU ドライバーをインストールする

1. GPU マシンに SSH 接続していることを確認します。
2. 次のコマンドを実行して、GPU ノードの contianerd 構成を更新します。

   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. 3次のコマンドを実行して rke2-agent を再起動します。

   systemctl restart rke2-agent

手順 2: クラスターで GPU を有効化する

1. 任意のサーバー ノードから、次のコマンドを実行します。
2. UiPathAutomationSuite フォルダーに移動します。

   cd /opt/UiPathAutomationSuite

オンライン インストールで GPU を有効化する

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

オフライン インストールで GPU を有効化する

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