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Déployer une instance GPU

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Découvrez comment déployer une instance GPU sous Linux ou Windows

Objectif

Les instances GPU sont techniquement similaires aux instances de la gamme 2017 mais disposent en plus d'une carte graphique (Graphic Processing Unit ou GPU). La technologie utilisée (pci_passthrough) permet au système d'exploitation de l'instance de contrôler le GPU exactement comme sur une machine physique.

Warning

Actuellement, la plupart de nos anciennes instances GPU (Tesla V100 and V100s) sont uniquement disponibles dans les régions GRA7, GRA9, GRA11 et BHS5. Les modèles plus récents (A100, H100, L4 and L40s) ne sont pour le moment disponibles que dans la région GRA11.

Ce guide vous explique comment déployer une instance GPU sous Linux ou sous Windows

Prérequis

  • Un projet Public Cloud avec accès aux régions où la plupart des GPU sont disponibles (GRA7, GRA9, GRA11 et BHS5).
  • Une clé SSH créée pour déployer une instance GPU Linux.

Accès à l'espace client OVHcloud

  • Lien direct :
  • Pour accéder à vos services : Public Cloud > Sélectionnez votre projet > Instances

En pratique

Vous trouverez ci-dessous les informations pour déployer une instance GPU via Linux ou via Windows.

Sur la page Accès rapide, cliquez sur Créer une instance. Choisissez ensuite un modèle d’instance GPU compatible correspondant aux instances de type Cloud GPU, pour bénéficier de ressources adaptées aux charges de calcul graphique ou intensif.

Suivez ensuite les étapes restantes, comme détaillé dans ce guide. Ce processus peut prendre quelques minutes.

Sous Linux
Sous Windows

Toutes les images que nous proposons peuvent être utilisées sur une instance GPU.

Lors de l’étape de sélection de l’image, ouvrez l’onglet Distributions Unix, puis choisissez une image UNIX adaptée à vos besoins.

Info

Si vous n'êtes pas à l'aise avec la compilation manuelle de module noyau, nous vous recommandons d'utiliser une distribution officiellement supportée par Nvidia, pour laquelle ils fournissent des drivers « clé en main » : https://developer.nvidia.com/cuda-downloads.

Une fois l'instance livrée, vous pouvez vous y connecter et vérifier la présence de la carte graphique :

lspci | grep -i nvidia
00:05.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation Device 1c03 (rev a1)
00:06.0 Audio device: NVIDIA Corporation Device 10f1 (rev a1)

La carte graphique est présente mais n'est pas encore utilisable. Il faut maintenant installer les drivers NVIDIA. Vous trouverez la liste des paquets à l'adresse suivante : Liste des paquets Linux disponibles.

Il suffit ensuite de taper les commandes suivantes :

wget URL_du_paquet_à_télécharger
sudo dpkg -i cuda-repo-XXXX-XXXXXX
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get install cuda
sudo apt-get install -y cuda-drivers
sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)
sudo reboot
Info

La commande Linux peut varier en fonction de votre distribution. En cas de doute, consultez la documentation officielle de votre version de Linux.

Une fois l'instance redémarrée, la carte graphique apparaît dans l'utilitaire NVIDIA :

nvidia-smi
Wed Apr 26 13:05:25 2017
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 375.51                 Driver Version: 375.51                    |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  GeForce GTX 106...  Off  | 0000:00:05.0     Off |                  N/A |
|  0%   22C    P0    26W / 120W |      0MiB /  6072MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID  Type  Process name                               Usage      |
|=============================================================================|
|  No running processes found                                                 |
+-----------------------------------------------------------------------------+

L'instance GPU est désormais pleinement fonctionnelle et utilisable.

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