上篇推送我们介绍了 nvidia-docker 2.0 在我司大规模 Kubernetes 集群上的实践，本篇文章就将介绍相较于旧版本，nvidia-docker 2.0 的设计优势及其实现机制，希望能对大家有所帮助。本文首发于 OpsDev.cn，转载已获取作者授权。

NVIDIA于2016年开始设计NVIDIA-Docker已便于容器使用NVIDIA GPUs。第一代nvidia-docker1.0实现了对docker client的封装，并在容器启动时，将必要的GPU device和libraries挂载到容器中。

1 nvidia-docker 存在的问题

但是这种设计的方式高度的与docker运行时耦合，缺乏灵活性。存在的缺陷具体如下:

设计高度与docker耦合，不支持其它的容器运行时。如: LXC, CRI-O及未来可能会增加的容器运行时。
不能更好的利用docker生态的其它工具。如: docker compose。
不能将GPU作为调度系统的一种资源来进行灵活的调度。
完善容器运行时对GPU的支持。如: 自动的获取用户层面的NVIDIA Driver libraries, NVIDIA kernel modules, device ordering等。

基于上面描述的这些弊端，NVIDIA开始了对下一代容器运行时的设计: nvidia-docker2.0。

2 nvidia-docker 2.0 的实现机制

基础知识

先简单介绍下nvidia-docker 2.0, nvidia-container-runtime,libnvidia-container以及runc直接的关系。

nvidia-docker2.0
(https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker) 是一个简单的包，它主要通过修改docker的配置文件/etc/docker/daemon.json来让docker使用NVIDIA Container runtime。
nvidia-container-runtime
(https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-runtime) 才是真正的核心部分，它在原有的docker容器运行时runc的基础上增加一个 prestart hook
(https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-runtime), 用于调用libnvidia-container库。
libnvidia-container
(https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker) 提供一个库和一个简单的CLI程序，使用这个库可以使NVIDIA GPU使用Linux容器。
runc
(https://github.com/opencontainers/runc) 一个命令行工具，会根据标准格式的Open Containers Initiative
(https://developer.nvidia.com/nvidia-container-runtime) 创建容器。也是docker默认的容器运行时。

实现机制

它们之间的关系可以通过下面这张图关联起来:

上面已经介绍了各个组件的作用以及它们之间的关系，接下来详细的描述下这张图:

正常创建一个容器的流程

docker --> dockerd --> docker-containerd-shm -->runc --> container-process

docker客户端将创建容器的请求发送给dockerd, 当dockerd收到请求任务之后将请求发送给docker-containerd-shm

(其实就是containerd)。

前面没有介绍到containerd。这里简单的介绍下,containerd,它主要负责的工作是:

管理容器的生命周期(从容器的创建到销毁)
拉取/推送容器镜像
存储管理(管理镜像及容器数据的存储)
调用runc 运行容器
管理容器的网络接口及网络

containerd的定位是:

containerd 被设计成嵌入到一个大系统中，而不是给开发人员和终端的设备使用。

关于containerd的详细说明，请查看 containerd (https://github.com/containerd/containerd)。

当containerd接收到请求之后，做好相关的准备工作，会去调用runc,而runc基于OCI文件对容器进行创建。这是容器创建的整体流程。

创建一个使用GPU容器的流程

docker--> dockerd --> docker-containerd-shim-->nvidia-container-runtime -- > container-process

基本流程和普通不使用GPU的容器差不多，只是把docker默认的运行时替换成了NVIDIA自家的nvidia-container-runtime。这样当nvidia-container-runtime创建容器时，先执行nvidia-container-runtime-hook这个hook去检查容器是否需要使用GPU(通过环境变量NVIDIA_VISIBLE_DEVICES来判断)。如果需要则调用libnvidia-container来暴露GPU给容器使用。否则则走默认的runc逻辑。

3 总结

说到这里nvidia-docker2.0的大体机制基本就通了。但是涉及到的nvidia-container-runtime, libnvidia-container, containerd,runc这些项目，这本篇文章里面就不一一介绍了。

本文转载自公众号360云计算（ID：hulktalk）。

原文链接：

https://mp.weixin.qq.com/s/UKwbNKlEYLq_s2tbx-ZV0g

创作场景

深入理解 nvidia-docker 2.0