Proxmox 5.4使用vgpu_unlock,为GTX1060开启vGPU支持
本文介绍如何为GTX1060显卡开启vGPU功能。消费级显卡不支持nvidia GRID vGPU功能。在2021年初,疫情激发了黑客的创作热情,给出了一个vgpu_unlock的补丁,可以让消费级显卡支持vGPU。但是vgpu_unlock 和 Proxmox 配合起来有好多坑。
首先,Proxmox 不在nvida vGPU的官方支持支持的hypervisor内,不是每个Proxmox 版本都能稳定的支持nvidia vgpu。我的上一篇文章《DoraCloud for Proxmox桌面云上启用NVIDIA Tesla P4的vGPU功能》讲到了在Proxmox 5.4 上为 Tesla P4 启动vGPU功能。 为啥是Proxmox 5.4,主要是这个版本的内核和nvidia vgpu配合起来比较稳定。 PVE 6.4,PVE7.x貌似都无法和nvida vgpu稳定的工作。
其次,Proxmox降低到 5.4后,5.4是源于Debian 9的。Debian 9 自带 Python 3.5。 但是Python 3.5 和 vgpu_unlock的python部分的代码不兼容。需要升级python3.6 或者 3.7。但是在PVE 5.4上安装Python 3.6/3.7,特别费劲。 虽然也成功的让 vgpu_unlock 成功启用过。但是总有说不清的混乱出现。 另外为了运行 mdevctl,还需要加载 rust 的工具链和cargo包管理工具。感觉一个小补丁牵出了一头牛。
经过探索,vgpu_unlock已经衍生出C和语言版本,以及 RUST语言版本。 于是选择RUST版本的vgpu_unlock,替代vgpu_unlock的Python配置vgpu服务的部分。
整体的安装过程与之前的Proxmox 5.4上支持P4 vGPU的过程相似。
与P4的安装过程相比,unlock的过程增加了如下环节:
1、下载vgpu_unlock项目,执行对nvidia DKMS驱动打补丁的部分。 而对于vgpu service修改部分的不要执行,由 vgpu_unlock-rs 部分完成。
国内位置:https://gitee.com/deskpool/vgpu_unlock.git
2、下载安装 RUST工具链和cargo包管理器,并切换 USTC的源。
3、下载vgpu_unlock-rs项目,编译配置使用vgpu_unlock-rs来启用 unlock的服务。
国内位置:https://gitee.com/deskpool/vgpu_unlock-rs
1、下载安装Proxmox 5.4.1
2、修改中科大源,更新
替换中科大的源,更新升级系统。
- cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.backup
- sed -i 's|^deb http://ftp.debian.org|deb https://mirrors.ustc.edu.cn|g' /etc/apt/sources.list
- sed -i 's|^deb http://security.debian.org|deb https://mirrors.ustc.edu.cn/debian-security|g' /etc/apt/sources.list
- mv /etc/apt/sources.list.d/pve-enterprise.list /etc/apt/sources.list.d/pve-enterprise.list.bak
- CODENAME=`cat /etc/os-release |grep PRETTY_NAME |cut -f 2 -d "(" |cut -f 1 -d ")"`
- echo "deb https://mirrors.ustc.edu.cn/proxmox/debian $CODENAME pve-no-subscription" > /etc/apt/sources.list.d/pve-no-subscription.list
- #更新
- apt update && apt dist-upgrade -y
安装DKMS 依赖包
- #安装 DKMS 依赖包
- apt install pve-headers dkms git pve-headers-4.15.18-12-pve -y
3、启用 IOMMU
服务器为Intel 处理器,通过如下脚本启用IOMMU,如果是AMD处理器,配置有差异。
- # 复制如下脚本,启用IO-MMU
- # /etc/default/grub 的GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT,增加 intel_iommu=on iommu=pt
- sed -i 's/GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="quiet"/GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="quiet intel_iommu=on iommu=pt"/g' /etc/default/grub
- update-grub
- # 加载 vfio vfio_iommu_type1 vfio_pci vfio_virqfd 4个Modules
- echo vfio >> /etc/modules
- echo vfio_iommu_type1 >> /etc/modules
- echo vfio_pci >> /etc/modules
- echo vfio_virqfd >> /etc/modules
- echo "options vfio_iommu_type1 allow_unsafe_interrupts=1" > /etc/modprobe.d/iommu_unsafe_interrupts.conf
- echo "options kvm ignore_msrs=1" > /etc/modprobe.d/kvm.conf
- echo "blacklist nouveau" >> /etc/modprobe.d/blacklist.conf
- update-initramfs -u
- reboot
执行完毕脚本,会自动重启服务器,然后查看日志,确认 IOMMU已经启用。
- root@pveserver:~# dmesg | grep -e DMAR -e IOMMU
- [ 0.000000] ACPI: DMAR 0x0000000079A48648 0000A8 (v01 INTEL EDK2 00000002 01000013)
- [ 0.000000] DMAR: IOMMU enabled
- [ 0.004000] DMAR: Host address width 39
- [ 0.004000] DMAR: DRHD base: 0x000000fed90000 flags: 0x0
- [ 0.004000] DMAR: dmar0: reg_base_addr fed90000 ver 1:0 cap 1c0000c40660462 ecap 19e2ff0505e
- [ 0.004000] DMAR: DRHD base: 0x000000fed91000 flags: 0x1
- [ 0.004000] DMAR: dmar1: reg_base_addr fed91000 ver 1:0 cap d2008c40660462 ecap f050da
4、安装DKMS 和 NVIDIA 内核驱动程序
- #下载nvidia 驱动
- wget http://www1.deskpool.com:9000/software/NVIDIA-Linux-x86_64-460.32.03-grid.run
- wget http://www1.deskpool.com:9000/software/NVIDIA-Linux-x86_64-460.32.04-vgpu-kvm.run
- chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-460.32.04-vgpu-kvm.run
- #安装驱动
- ./NVIDIA-Linux-x86_64-460.32.04-vgpu-kvm.run -dkms
为了让DoraCloud桌面云系统能够使用nvidia 的GPU资源,需要对Proxmox 5.4 打一个补丁。 该补丁对Proxmox的 API进行了增强。
- wget http://www1.deskpool.com:9000/software/patch.tar.gz
- tar -zxvf patch.tar.gz -C /
NVIDIA 驱动安装成功后,运行如下命令,重启Proxmox 服务器。
- systemctl daemon-reload
- reboot
如果GPU是支持NVIDA GRID的专业GPU,那么vGPU的驱动已经安装好了。由于GPU是消费级GPU,需要执行vgpu_unlock。
5、安装vgpu_unlock,对nvida 驱动源代码打补丁
- git clone https://gitee.com/deskpool/vgpu_unlock.git
- chmod -R +x vgpu_unlock
- sed -i 's/#include "nv-time.h"/#include "nv-time.h"\n\n#include "\/root\/vgpu_unlock\/vgpu_unlock_hooks.c"/g' /usr/src/nvidia-460.32.04/nvidia/os-interface.c
- echo "ldflags-y += -T /root/vgpu_unlock/kern.ld" >>/usr/src/nvidia-460.32.04/nvidia/nvidia.Kbuild
- dkms remove -m nvidia -v 460.32.04 --all
- dkms install -m nvidia -v 460.32.04
6、安装rust工具链和cargo包管理器
Proxmox 5.4 自带的cargo版本太旧,会有问题。需要从rust官网安装。以下为从中科大(USTC)源安装 rust 和 cargo
执行如下脚本,并选择 Y,通过 rustup 方式安装 rust 和 cargo
- #设置rustup的source为 USTC
- export RUSTUP_DIST_SERVER=https://mirrors.ustc.edu.cn/rust-static
- export RUSTUP_UPDATE_ROOT=https://mirrors.ustc.edu.cn/rust-static/rustup
- wget -qO- https://cdn.jsdelivr.net/gh/rust-lang-nursery/rustup.rs/rustup-init.sh |sh
设置cargo的镜像为 USTC
- │#加载cargo的环境变量
- source ~/.cargo/env
- #设置cargo的源镜像为 USTC
- cat >>~/.cargo/config <<EOF
- [source.crates-io]
- replace-with = 'ustc'
- [source.ustc]
- registry = "git://mirrors.ustc.edu.cn/crates.io-index"
- EOF
7、安装rust工具链和cargo包管理器
- #下载 vgpu_unlock-rs 项目
git clone https://gitee.com/deskpool/vgpu_unlock-rs- cd vgpu_unlock-rs/
- cargo build --release
- #nvidia-vgpud 的unlock 服务
- mkdir /etc/systemd/system/nvidia-vgpud.service.d
- cat >>/etc/systemd/system/nvidia-vgpud.service.d/vgpu_unlock.conf <<EOF
- [Service]
- Environment=LD_PRELOAD=/root/vgpu_unlock-rs/target/release/libvgpu_unlock_rs.so
- EOF
- #nvidia-vgpu-mgr 的unlock服务
- mkdir /etc/systemd/system/nvidia-vgpu-mgr.service.d
- cat >>/etc/systemd/system/nvidia-vgpu-mgr.service.d/vgpu_unlock.conf <<EOF
- [Service]
- Environment=LD_PRELOAD=/root/vgpu_unlock-rs/target/release/libvgpu_unlock_rs.so
- EOF
- #描述文件,控制GPU的显示配置,以及cuda
- mkdir /etc/vgpu_unlock
- cat >>/etc/vgpu_unlock/profile_override.toml <<EOF
- [profile.nvidia-55]
- num_displays = 1
- display_width = 1920
- display_height = 1080
- max_pixels = 2073600
- cuda_enabled = 1
- frl_enabled = 0
- EOF
重启动完毕后,观察syslog日志,确定vgpu unlock 是否启动
- 1 root@pveserver:~# cat /var/log/syslog |grep unlock
- 2 Dec 17 15:28:22 pveserver nvidia-vgpud: PID file unlocked.
- 3 Dec 17 15:41:36 pveserver nvidia-vgpud: PID file unlocked.
再观察一下识别的vGPU类型,可以看到 GTX-1060已经被模拟成了P40
- 1 root@pveserver:~# cat /var/log/syslog |grep VGPU |grep GRID
- 2 Dec 17 15:41:36 pveserver nvidia-vgpud: VGPU Type 0x3e: GRID P40-1B Class: NVS
- 3 Dec 17 15:41:36 pveserver nvidia-vgpud: VGPU Type 0x2e: GRID P40-1Q Class: Quadro
- 4 Dec 17 15:41:36 pveserver nvidia-vgpud: VGPU Type 0x2f: GRID P40-2Q Class: Quadro
- 5 Dec 17 15:41:36 pveserver nvidia-vgpud: VGPU Type 0x30: GRID P40-3Q Class: Quadro
- 6 Dec 17 15:41:36 pveserver nvidia-vgpud: VGPU Type 0x31: GRID P40-4Q Class: Quadro
- 7 Dec 17 15:41:36 pveserver nvidia-vgpud: VGPU Type 0x32: GRID P40-6Q Class: Quadro
- 8 Dec 17 15:41:36 pveserver nvidia-vgpud: VGPU Type 0x33: GRID P40-8Q Class: Quadro
- 9 Dec 17 15:41:36 pveserver nvidia-vgpud: VGPU Type 0x34: GRID P40-12Q Class: Quadro
- 10 Dec 17 15:41:36 pveserver nvidia-vgpud: VGPU Type 0x35: GRID P40-24Q Class: Quadro
- 11 Dec 17 15:41:36 pveserver nvidia-vgpud: VGPU Type 0x36: GRID P40-1A Class: NVS
- 12 Dec 17 15:41:36 pveserver nvidia-vgpud: VGPU Type 0x37: GRID P40-2A Class: NVS
- 13 Dec 17 15:41:36 pveserver nvidia-vgpud: VGPU Type 0x38: GRID P40-3A Class: NVS
- 14 Dec 17 15:41:36 pveserver nvidia-vgpud: VGPU Type 0x39: GRID P40-4A Class: NVS
- 15 Dec 17 15:41:36 pveserver nvidia-vgpud: VGPU Type 0x3a: GRID P40-6A Class: NVS
- 16 Dec 17 15:41:36 pveserver nvidia-vgpud: VGPU Type 0x3b: GRID P40-8A Class: NVS
- 17 Dec 17 15:41:36 pveserver nvidia-vgpud: VGPU Type 0x3c: GRID P40-12A Class: NVS
- 18 Dec 17 15:41:36 pveserver nvidia-vgpud: VGPU Type 0x3d: GRID P40-24A Class: NVS
- 19 Dec 17 15:41:36 pveserver nvidia-vgpud: VGPU Type 0x9c: GRID P40-2B Class: NVS
- 20 Dec 17 15:41:36 pveserver nvidia-vgpud: VGPU Type 0xd7: GRID P40-2B4 Class: NVS
- 21 Dec 17 15:41:36 pveserver nvidia-vgpud: VGPU Type 0xf1: GRID P40-1B4 Class: NVS
- 22 Dec 17 15:41:36 pveserver nvidia-vgpud: VGPU Type 0x11f: GRID P40-24C Class: Compute
- 23 Dec 17 15:41:36 pveserver nvidia-vgpud: VGPU Type 0x11b: GRID P40-4C Class: Compute
- 24 Dec 17 15:41:36 pveserver nvidia-vgpud: VGPU Type 0x11c: GRID P40-6C Class: Compute
- 25 Dec 17 15:41:36 pveserver nvidia-vgpud: VGPU Type 0x11d: GRID P40-8C Class: Compute
- 26 Dec 17 15:41:36 pveserver nvidia-vgpud: VGPU Type 0x11e: GRID P40-12C Class: Compute
通过nvidia-smi看一下GPU卡的原始信息
- 1 root@pveserver:~# nvidia-smi
- 2 Fri Dec 17 16:28:13 2021
- 3 +-----------------------------------------------------------------------------+
- 4 | NVIDIA-SMI 460.32.04 Driver Version: 460.32.04 CUDA Version: N/A |
- 5 |-------------------------------+----------------------+----------------------+
- 6 | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
- 7 | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
- 8 | | | MIG M. |
- 9 |===============================+======================+======================|
- 10 | 0 GeForce GTX 106... On | 00000000:01:00.0 Off | N/A |
- 11 | 21% 29C P8 7W / 130W | 19MiB / 6143MiB | 0% Default |
- 12 | | | N/A |
- 13 +-------------------------------+----------------------+----------------------+
- 14
- 15 +-----------------------------------------------------------------------------+
- 16 | Processes: |
- 17 | GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory |
- 18 | ID ID Usage |
- 19 |=============================================================================|
- 20 | No running processes found |
- 21 +-----------------------------------------------------------------------------+
验证一下 Proxmox的API。是否支持vGPU。其中的 name 字段,是上面的补丁(patch.tar.gz)安装后的增强。便于DoraCloud的API使用。
- 1 root@pveserver:~# pvesh get /nodes/pveserver/hardware/pci/01:00.0/mdev
- 2 ┌───────────┬──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┬──────────────┬────────────┐
- 3 │ available │ description │ name │ type │
- 4 ├───────────┼──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┼──────────────┼────────────┤
- 5 │ 1 │ num_heads=1, frl_config=60, framebuffer=24576M, max_resolution=4096x2160, max_instance=1 │ GRID P40-24C │ nvidia-287 │
- 6 ├───────────┼──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┼──────────────┼────────────┤
- 7 │ 1 │ num_heads=4, frl_config=60, framebuffer=24576M, max_resolution=7680x4320, max_instance=1 │ GRID P40-24Q │ nvidia-53 │
- 8 ├───────────┼──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┼──────────────┼────────────┤
- 9 │ 1 │ num_heads=1, frl_config=60, framebuffer=24576M, max_resolution=1280x1024, max_instance=1 │ GRID P40-24A │ nvidia-61 │
- 10 ├───────────┼──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┼──────────────┼────────────┤
- 11 │ 2 │ num_heads=1, frl_config=60, framebuffer=12288M, max_resolution=4096x2160, max_instance=2 │ GRID P40-12C │ nvidia-286 │
- 12 ├───────────┼──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┼──────────────┼────────────┤
- 13 │ 2 │ num_heads=4, frl_config=60, framebuffer=12288M, max_resolution=7680x4320, max_instance=2 │ GRID P40-12Q │ nvidia-52 │
- 14 ├───────────┼──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┼──────────────┼────────────┤
- 15 │ 2 │ num_heads=1, frl_config=60, framebuffer=12288M, max_resolution=1280x1024, max_instance=2 │ GRID P40-12A │ nvidia-60 │
- 16 ├───────────┼──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┼──────────────┼────────────┤
- 17 │ 3 │ num_heads=1, frl_config=60, framebuffer=8192M, max_resolution=1280x1024, max_instance=3 │ GRID P40-8A │ nvidia-59 │
- 18 ├───────────┼──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┼──────────────┼────────────┤
- 19 │ 3 │ num_heads=1, frl_config=60, framebuffer=8192M, max_resolution=4096x2160, max_instance=3 │ GRID P40-8C │ nvidia-285 │
- 20 ├───────────┼──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┼──────────────┼────────────┤
- 21 │ 3 │ num_heads=4, frl_config=60, framebuffer=8192M, max_resolution=7680x4320, max_instance=3 │ GRID P40-8Q │ nvidia-51 │
- 22 ├───────────┼──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┼──────────────┼────────────┤
- 23 │ 4 │ num_heads=1, frl_config=60, framebuffer=6144M, max_resolution=1280x1024, max_instance=4 │ GRID P40-6A │ nvidia-58 │
- 24 ├───────────┼──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┼──────────────┼────────────┤
- 25 │ 4 │ num_heads=1, frl_config=60, framebuffer=6144M, max_resolution=4096x2160, max_instance=4 │ GRID P40-6C │ nvidia-284 │
- 26 ├───────────┼──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┼──────────────┼────────────┤
- 27 │ 4 │ num_heads=4, frl_config=60, framebuffer=6144M, max_resolution=7680x4320, max_instance=4 │ GRID P40-6Q │ nvidia-50 │
- 28 ├───────────┼──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┼──────────────┼────────────┤
- 29 │ 6 │ num_heads=4, frl_config=60, framebuffer=4096M, max_resolution=7680x4320, max_instance=6 │ GRID P40-4Q │ nvidia-49 │
- 30 ├───────────┼──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┼──────────────┼────────────┤
- 31 │ 6 │ num_heads=1, frl_config=60, framebuffer=4096M, max_resolution=1280x1024, max_instance=6 │ GRID P40-4A │ nvidia-57 │
- 32 ├───────────┼──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┼──────────────┼────────────┤
- 33 │ 6 │ num_heads=1, frl_config=60, framebuffer=4096M, max_resolution=4096x2160, max_instance=6 │ GRID P40-4C │ nvidia-283 │
- 34 ├───────────┼──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┼──────────────┼────────────┤
- 35 │ 8 │ num_heads=4, frl_config=60, framebuffer=3072M, max_resolution=7680x4320, max_instance=8 │ GRID P40-3Q │ nvidia-48 │
- 36 ├───────────┼──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┼──────────────┼────────────┤
- 37 │ 8 │ num_heads=1, frl_config=60, framebuffer=3072M, max_resolution=1280x1024, max_instance=8 │ GRID P40-3A │ nvidia-56 │
- 38 ├───────────┼──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┼──────────────┼────────────┤
- 39 │ 12 │ num_heads=4, frl_config=45, framebuffer=2048M, max_resolution=5120x2880, max_instance=12 │ GRID P40-2B │ nvidia-156 │
- 40 ├───────────┼──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┼──────────────┼────────────┤
- 41 │ 12 │ num_heads=4, frl_config=60, framebuffer=2048M, max_resolution=7680x4320, max_instance=12 │ GRID P40-2Q │ nvidia-47 │
- 42 ├───────────┼──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┼──────────────┼────────────┤
- 43 │ 12 │ num_heads=1, frl_config=60, framebuffer=2048M, max_resolution=1280x1024, max_instance=12 │ GRID P40-2A │ nvidia-55 │
- 44 ├───────────┼──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┼──────────────┼────────────┤
- 45 │ 12 │ num_heads=4, frl_config=45, framebuffer=2048M, max_resolution=5120x2880, max_instance=12 │ GRID P40-2B4 │ nvidia-215 │
- 46 ├───────────┼──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┼──────────────┼────────────┤
- 47 │ 24 │ num_heads=4, frl_config=45, framebuffer=1024M, max_resolution=5120x2880, max_instance=24 │ GRID P40-1B4 │ nvidia-241 │
- 48 ├───────────┼──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┼──────────────┼────────────┤
- 49 │ 24 │ num_heads=4, frl_config=60, framebuffer=1024M, max_resolution=5120x2880, max_instance=24 │ GRID P40-1Q │ nvidia-46 │
- 50 ├───────────┼──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┼──────────────┼────────────┤
- 51 │ 24 │ num_heads=1, frl_config=60, framebuffer=1024M, max_resolution=1280x1024, max_instance=24 │ GRID P40-1A │ nvidia-54 │
- 52 ├───────────┼──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┼──────────────┼────────────┤
- 53 │ 24 │ num_heads=4, frl_config=45, framebuffer=1024M, max_resolution=5120x2880, max_instance=24 │ GRID P40-1B │ nvidia-62 │
- 54 └───────────┴──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┴──────────────┴────────────┘
8、使用vGPU
到这里,Proxmox虚拟化平台下,vGPU功能已经成功开启。 接下来,还需要创建 VM,并安装 nvidia grid 的guest 驱动。另外还涉及到 nvidia grid license 的申请。具体请参考Proxmox 以及nvidia vgpu的文档。
如果您使用DoraCloud管理桌面,可以直接部署DoraCloud,通过DoraCloud下载桌面模板。桌面模板已经集成了nvidia vgpu驱动。
请参考我上一篇文章,第4部分部署 DoraCloud
https://www.cnblogs.com/doracloud/p/proxmox_doracloud_telsa_p4.html
DoraCloud for Proxmox的安装
https://www.doracloud.cn/downloads/2-cn.html
版权所有,转载请注明
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