Environnements :<\/strong><\/p>\n\n\n\n N.B : La gestion des workloads GPU est apparue avec vCD 10.3.2<\/p>\n\n\n\n Avec des workloads GPU le provisionning n\u2019est plus le m\u00eame qu\u2019avec des workloads traditionnels car les workloads GPU ne supportent pas la surallocation de vRAM.<\/p>\n\n\n\n Exemple :<\/p>\n\n\n\n \u00ab Les mod\u00e8les de cartes NVIDIA A40 ont 48GB RAM (*2 par serveur) il est donc possible de provisionner jusqu\u2019\u00e0 <\/strong>96GB maximum par serveur, l\u00e0 o\u00f9 des workloads traditionnels auraient pu en provisionner plus gr\u00e2ce \u00e0 la surallocation. \u00bb<\/p>\n\n\n\n Partant de ce principe il faut d\u00e9finir ses vGPU policies de mani\u00e8re \u00e0 ne pouvoir provisionner que ce dont le cluster est capable.<\/p>\n\n\n\n Le second point qui est \u00e9galement primordial lorsque nous parlons de workloads GPU est que lorsqu\u2019un profil est mapp\u00e9 sur une carte il r\u00e9serve cette carte pour ce type de profil.<\/p>\n\n\n\n Exemple :<\/p>\n\n\n\n \u00ab Vous mettez en place un profil qui va consommer 2GB de RAM sur la carte NVIDIA A40, ce profil va donc r\u00e9server la carte o\u00f9 seul d\u2019autres profils de m\u00eame type (consommant \u00e9galement 2GB de RAM) pourront \u00eatre h\u00e9berg\u00e9s. \u00bb<\/p>\n\n\n\n Cette limitation est assez imposante car sur un cluster de 6 n\u0153uds il est th\u00e9oriquement possible de seulement faire tourner 6 profils maximums si nous prenons en compte la redondance.<\/p>\n\n\n\n Une image vaut mille mots (chaque carte porte 48GB maximum)\u00a0:<\/p>\n\n\n\n Comme pr\u00e9cis\u00e9 en d\u00e9but d\u2019article l\u2019environnement sur lequel j\u2019effectue les configurations sont 3 n\u0153uds VxRail V670F sur une AZ 1, et 3 n\u0153uds sur une autre AZ.<\/p>\n\n\n\n Ce qui me donne :<\/p>\n\n\n\n N.B : La nomenclature ci-dessous est un exemple, mais elle se r\u00e9partit de la mani\u00e8re suivante :<\/p>\n\n\n\n A40 => mod\u00e8le de carte N.B : Ne pas prendre en compte le profil \u00ab a40-4q-1vGPU-c.5xlarge \u00bb pour lequel il s\u2019agit simplement d\u2019une indication. Aucune perte de performance vNUMA n\u2019a \u00e9t\u00e9 d\u00e9montr\u00e9e sur vSphere 7.X<\/p>\n\n\n\n Pour cr\u00e9er les vGPU Policies vous avez 2 chemins pour le faire, soit via le PVDC<\/em> soit directement depuis la vue Cloud Resources<\/em><\/p>\n\n\n\n PVDC > NOM_DE_VOTRE_PVDC > vGPU > NEW<\/em> Puis s\u00e9lectionner le cluster<\/p>\n\n\n\n A cette \u00e9tape il faut choisir le \u00ab vmgroup \u00bb c\u00f4t\u00e9 vCenter qui va porter l\u2019ensemble des VMs du m\u00eame type<\/p>\n\n\n\n Une fois toute ces \u00e9tapes termin\u00e9es vous n\u2019avez plus qu\u2019\u00e0 mapper vos vGPU Policies sur vos OrgVDC.<\/p>\n\n\n\n [VCD] vGPU Policies Sur Cloud Director il est possible lorsque vous avez des h\u00f4tes avec des cartes GPU d\u00e9di\u00e9es de configurer des \u00ab vGPU Policies \u00bb qui vont permettre de cr\u00e9er des workloads pour consommer ces GPUs. Environnements : N.B : La gestion des workloads GPU est apparue avec vCD 10.3.2 1. D\u00e9finir ses vGPU Policies et les limites […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[46,15],"tags":[27,29,21],"class_list":["post-2066","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-vcd","category-vmware","tag-procedure","tag-vcloud-director","tag-vmware"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/kdslabs.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2066","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/kdslabs.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/kdslabs.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/kdslabs.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/kdslabs.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2066"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/kdslabs.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2066\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/kdslabs.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2066"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/kdslabs.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2066"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/kdslabs.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2066"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}\n
1. D\u00e9finir ses vGPU Policies et les limites qu\u2019elles imposent<\/h4>\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/kdslabs.fr\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/Picture1-2-1024x171.png\")
<\/figure>\n\n\n\n1.1 Cas concret de profils disponibles<\/h4>\n\n\n\n
\n
4Q => Profil vGPU
1vGPU => utilisation d\u2019un vGPU par VM
c.micro => gabarit CPU\/RAM<\/p>\n\n\n\n2. Cr\u00e9ation du profil vGPU sur vCD<\/h4>\n\n\n\n
ou
Cloud Resources > vGPU > NEW<\/em><\/p>\n\n\n\n![\"A](\"https:\/\/kdslabs.fr\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/a-screenshot-of-a-computer-description-automatica-47.png\")
<\/figure>\n\n\n\n![\"A](\"https:\/\/kdslabs.fr\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/a-screenshot-of-a-computer-description-automatica-48.png\")
<\/figure>\n\n\n\n![\"A](\"https:\/\/kdslabs.fr\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/a-screenshot-of-a-computer-description-automatica-49.png\")
<\/figure>\n\n\n\n![\"A](\"https:\/\/kdslabs.fr\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/a-screenshot-of-a-computer-description-automatica-50.png\")
<\/figure>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"