Question

我正在尝试构建一个kubeflow管道，在其中我并行运行两个组件（具有GPU约束）。看来这不是问题，但是每次尝试时，一个组件都会卡在“待处理”状态，直到另一个组件完成为止。

我正在测试的两个组件是带有GPU约束的简单while循环：

while_op1 = while_loop_op(image_name='tensorflow/tensorflow:1.15.2-py3')
while_op1.name = 'while-1-gpu'
while_op1.set_security_context(V1SecurityContext(privileged=True))
while_op1.apply(gcp.use_gcp_secret('user-gcp-sa'))
while_op1.add_pvolumes({pv_base_path: _volume_op.volume})
while_op1.add_node_selector_constraint('cloud.google.com/gke-accelerator', 'nvidia-tesla-p100')
while_op1.set_gpu_limit(1)
while_op1.after(init_op)

while_loop_op所在的位置：

import kfp.components as comp
def while_loop_op(image_name):
  def while_loop():
    import time
    max_count = 300
    count = 0
    while True:
      if count >= max_count:
        print('Done.')
        break
      time.sleep(10)
      count += 10
      print("{} seconds have passed...".format(count))
  op = comp.func_to_container_op(while_loop, base_image=image_name)
  return op()

Answer 1

该问题可能与您使用卷有关。您是否尝试过使用受支持的数据传递机制？

例如，使用以下管道：VIDEo

将与GPU相关的自定义设置应用于培训师：

some_task.add_node_selector_constraint('cloud.google.com/gke-accelerator', 'nvidia-tesla-p100')
some_task.set_gpu_limit(1)

将训练者和预测变量放在for _ in range(10):循环中，这样您就有10个并行副本。

检查培训员是否并行运行。

P.S。最好在官方仓库中创建问题：https://github.com/kubeflow/pipelines/blob/091316b8bf3790e14e2418843ff67a3072cfadc0/components/XGBoost/_samples/sample_pipeline.py

Kubeflow管道可以并行运行GPU组件吗？

1 个答案: