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GPU 设置

07/15/2026 贡献者

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"previous ：使用 Cromwell 引擎执行 GATK 的输出。"

截至发布时， GATK 工具不支持在内部执行基于 GPU 的原生。我们提供了以下设置和指导，帮助读者了解使用 GATK PCIe 夹层卡在后部安装的 NVIDIA Tesla P6 GPU 上使用 FlexPod 的简单程度。

我们使用以下 Cisco 验证设计（ Cisco Validated Design ， CVD ）作为参考架构和最佳实践指南来设置 FlexPod 环境，以便可以运行使用 GPU 的应用程序。

"适用于 AI/ML 的 FlexPod 数据中心与适用于深度学习的 Cisco UCS 480 ML"

下面是此设置期间的一组要点：

我们在 UCS B200 M5 服务器的夹层插槽中使用了 PCIe NVIDIA Tesla P6 GPU 。
对于此设置，我们已在 NVIDIA 合作伙伴门户上注册，并获得了一个评估许可证（也称为授权），以便能够在计算模式下使用 GPU 。
我们从 NVIDIA 合作伙伴网站下载了所需的 NVIDIA vGPU 软件。
我们从 NVIDIA 合作伙伴网站下载了授权 ` * 。 bin` 文件。
我们安装了一个 NVIDIA vGPU 许可证服务器，并使用从 NVIDIA 合作伙伴站点下载的 ` * 。 bin` 文件将授权添加到许可证服务器。
确保在 NVIDIA 合作伙伴门户上为您的部署选择正确的 NVIDIA vGPU 软件版本。在此设置中，我们使用的驱动程序版本为 460.73.02 。

此命令将安装 "NVIDIA vGPU Manager" 在 ESXi 中。

[root@localhost:~] esxcli software vib install -v /vmfs/volumes/infra_datastore_nfs/nvidia/vib/NVIDIA_bootbank_NVIDIA-VMware_ESXi_7.0_Host_Driver_460.73.02-1OEM.700.0.0.15525992.vib
Installation Result
Message: Operation finished successfully.
Reboot Required: false
VIBs Installed: NVIDIA_bootbank_NVIDIA-VMware_ESXi_7.0_Host_Driver_460.73.02-1OEM.700.0.0.15525992
VIBs Removed:
VIBs Skipped:

重新启动 ESXi 服务器后，运行以下命令以验证 GPU 的安装并检查其运行状况。

[root@localhost:~] nvidia-smi
Wed Aug 18 21:37:19 2021
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 460.73.02    Driver Version: 460.73.02    CUDA Version: N/A      |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                               |                      |               MIG M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  Tesla P6            On   | 00000000:D8:00.0 Off |                    0 |
| N/A   35C    P8     9W /  90W |  15208MiB / 15359MiB |      0%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                  |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                  GPU Memory |
|        ID   ID                                                   Usage      |
|=============================================================================|
|    0   N/A  N/A   2812553    C+G   RHEL01                          15168MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+
[root@localhost:~]

使用 vCenter ， "配置" 图形设备设置为 "shared direction" 。
确保已为 RedHat VM 禁用安全启动。
确保 VM 启动选项固件设置为 EFI （ "ref"）。
确保已将以下参数添加到 VM 选项高级编辑配置中。pciPassthru .64bitMMIOSizeGB 参数的值取决于 GPU 内存和分配给虚拟机的 GPU 数量。例如：
1. 如果为虚拟机分配了 4 个 32 GB V100 GPU ，则此值应为 128 。
2. 如果为虚拟机分配了 4 个 16 GB P6 GPU ，则此值应为 64 。
在 vCenter 中将 vGPU 作为新的 PCI 设备添加到虚拟机时，请确保选择 NVIDIA GRID vGPU 作为 PCI 设备类型。
选择适合所用 GPU ， GPU 内存和使用目的的正确 GPU 配置文件：例如，图形与计算。
在 RedHat Linux VM 上，可以运行以下命令来安装 NVIDIA 驱动程序：
```
[root@genomics1 genomics]#sh NVIDIA-Linux-x86_64-460.73.01-grid.run
```

运行以下命令，验证是否报告了正确的 vGPU 配置文件：

[root@genomics1 genomics]# nvidia-smi –query-gpu=gpu_name –format=csv,noheader –id=0 | sed -e ‘s/ /-/g’
GRID-P6-16C
[root@genomics1 genomics]#

重新启动后，验证是否报告了正确的 NVIDIA vGPU 以及驱动程序版本。

[root@genomics1 genomics]# nvidia-smi
Wed Aug 18 20:30:56 2021
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 460.73.01    Driver Version: 460.73.01    CUDA Version: 11.2     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                               |                      |               MIG M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  GRID P6-16C         On   | 00000000:02:02.0 Off |                  N/A |
| N/A   N/A    P8    N/A /  N/A |   2205MiB / 16384MiB |      0%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                  |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                  GPU Memory |
|        ID   ID                                                   Usage      |
|=============================================================================|
|    0   N/A  N/A      8604      G   /usr/libexec/Xorg                  13MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+
[root@genomics1 genomics]#

确保已在 vGPU 网格配置文件中的 VM 上配置许可证服务器 IP 。
1. 复制模板。
  [root@genomics1 genomics]# cp /etc/nvidia/gridd.conf.template /etc/nvidia/gridd.conf
2. 编辑文件 ` /etc/nvidia/rid` ，添加许可证服务器 IP 地址，并将功能类型设置为 1 。
  ServerAddress=192.168.169.10
  FeatureType=1
重新启动虚拟机后，您应在许可证服务器中的 " 已许可客户端 " 下看到一个条目，如下所示。
有关下载 GATK 和 Cromwell 软件的详细信息，请参见 " 解决方案设置 " 一节。

在 GATK 可以在内部使用 GPU 之后，工作流问题描述语言为 ` * 。WDL` 具有运行时属性，如下所示。

task ValidateBAM {
  input {
    # Command parameters
    File input_bam
    String output_basename
    String? validation_mode
    String gatk_path
    # Runtime parameters
    String docker
    Int machine_mem_gb = 4
    Int addtional_disk_space_gb = 50
  }
  Int disk_size = ceil(size(input_bam, "GB")) + addtional_disk_space_gb
  String output_name = "${output_basename}_${validation_mode}.txt"
  command {
    ${gatk_path} \
      ValidateSamFile \
      --INPUT ${input_bam} \
      --OUTPUT ${output_name} \
      --MODE ${default="SUMMARY" validation_mode}
  }
  runtime {
    gpuCount: 1
    gpuType: "nvidia-tesla-p6"
    docker: docker
    memory: machine_mem_gb + " GB"
    disks: "local-disk " + disk_size + " HDD"
  }
  output {
    File validation_report = "${output_name}"
  }
}

"接下来：总结。"

GPU 设置

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