使用约束

在安装Ascend Device Plugin前，需要提前了解相关约束，具体说明请参见表1。

表1 约束说明
约束场景	约束说明
NPU驱动	MindCluster Ascend Device Plugin会周期性调用NPU驱动的相关接口。如果要升级驱动，请先停止业务任务，再停止MindCluster Ascend Device Plugin容器服务。
配合MindCluster Ascend Docker Runtime使用	组件安装顺序要求如下： MindCluster Ascend Device Plugin容器化运行时会自动识别是否安装了MindCluster Ascend Docker Runtime，需要优先安装MindCluster Ascend Docker Runtime后MindCluster Ascend Device Plugin才能正确识别MindCluster Ascend Docker Runtime的安装情况。
	组件版本要求如下：该功能要求MindCluster Ascend Docker Runtime与MindCluster Ascend Device Plugin版本保持一致且需要为5.0.RC1及以上版本，安装或卸载MindCluster Ascend Docker Runtime之后需要重启容器引擎才能使MindCluster Ascend Device Plugin正确识别。
	若存在以下2种场景，需要卸载并重新安装MindCluster Ascend Device Plugin，才可使MindCluster Ascend Device Plugin正确识别MindCluster Ascend Docker Runtime。 Docker场景：daemon.json配置了“{"live-restore": true }”选项。 Containerd场景：containerd.service配置了“KillMode=process”选项。
	以下2种场景不支持MindCluster Ascend Device Plugin和MindCluster Ascend Docker Runtime配合使用。混插场景。 Atlas 200I SoC A1 核心板。
DCMI动态库	DCMI动态库目录权限要求如下： MindCluster Ascend Device Plugin调用的DCMI动态库及其所有父目录，需要满足属主为root，其他属主程序无法运行；同时，这些文件及其目录需满足group和other不具备写权限。
	DCMI动态库路径深度必须小于20。
	如果通过设置LD_LIBRARY_PATH设置动态库路径，LD_LIBRARY_PATH环境变量总长度不能超过1024。
Atlas 200I SoC A1 核心板	Atlas 200I SoC A1 核心板节点上如果使用容器化部署MindCluster Ascend Device Plugin，需要配置多容器共享模式，具体请参考《Atlas 200I SoC A1 核心板 NPU驱动和固件安装指南》。
Atlas 200I SoC A1 核心板	Atlas 200I SoC A1 核心板使用MindCluster Ascend Device Plugin组件，需要遵循以下配套关系： 5.0.RC2版本的MindCluster Ascend Device Plugin需要配合Atlas 200I SoC A1 核心板的23.0.RC2及其之后的驱动一起使用。 5.0.RC2之前版本的MindCluster Ascend Device Plugin只能和Atlas 200I SoC A1 核心板的23.0.RC2之前的驱动一起使用。
虚拟机场景	如果在虚拟机场景下部署MindCluster Ascend Device Plugin，需要在MindCluster Ascend Device Plugin的镜像中安装systemd，推荐在Dockerfile中加入RUN apt-get update && apt-get install -y systemd命令进行安装。

操作步骤

以root用户登录各计算节点，并执行以下命令查看镜像和版本号是否正确。
```
docker images | grep k8sdeviceplugin
```
回显示例如下：
```
ascend-k8sdeviceplugin               v5.0.0.2              29eec79eb693        About an hour ago   105MB
```
- 是，执行2。
- 否，请参见准备镜像，完成镜像制作和分发。

将软件包中的yaml文件拷贝到K8s管理节点上。请注意此处需使用适配具体处理器型号的yaml文件，并且为了避免自动识别MindCluster Ascend Docker Runtime功能出现异常，请勿修改yaml文件中DaemonSet.metadata.name字段，详见下表。

表2 MindCluster Ascend Device Plugin的yaml文件列表
yaml文件列表	说明
device-plugin-310-v{version}.yaml	推理服务器（插Atlas 300I 推理卡）上不使用MindCluster Volcano的配置文件。
device-plugin-310P-v{version}.yaml	Atlas 推理系列产品上不使用MindCluster Volcano的配置文件。
device-plugin-910-v{version}.yaml	Atlas 训练系列产品或Atlas A2 训练系列产品上不使用MindCluster Volcano的配置文件。
device-plugin-310P-1usoc-v{version}.yaml	Atlas 200I SoC A1 核心板上不使用MindCluster Volcano的配置文件。
device-plugin-volcano-v{version}.yaml	Atlas 训练系列产品或Atlas A2 训练系列产品上使用MindCluster Volcano的配置文件。
device-plugin-310-volcano-v{version}.yaml	推理服务器（插Atlas 300I 推理卡）上使用MindCluster Volcano的配置文件。
device-plugin-310P-volcano-v{version}.yaml	Atlas 推理系列产品上使用MindCluster Volcano的配置文件。
device-plugin-310P-1usoc-volcano-v{version}.yaml	Atlas 200I SoC A1 核心板上使用MindCluster Volcano的配置文件。

如不修改组件启动参数，可跳过本步骤。否则，根据实际情况修改MindCluster Ascend Device Plugin的启动参数。启动参数请参见表3，可执行./device-plugin -h查看参数说明。
- 在Atlas 200I SoC A1 核心板节点上，修改启动脚本“run_for_310P_1usoc.sh”中MindCluster Ascend Device Plugin的启动参数。修改完后需在所有Atlas 200I SoC A1 核心板节点上重新制作镜像，或者将本节点镜像重新制作后分发到其余所有Atlas 200I Soc A1 核心板节点。
  
  如果不使用MindCluster Volcano作为调度器，在启动MindCluster Ascend Device Plugin的时候，需要修改“run_for_310P_1usoc.sh”中MindCluster Ascend Device Plugin的启动参数，将“-volcanoType”参数设置为false。
- 其他类型节点，修改对应启动yaml文件中MindCluster Ascend Device Plugin的启动参数。
在K8s管理节点上各yaml对应路径下执行以下命令，启动对应服务。
- K8s集群中存在使用推理服务器（插Atlas 300I 推理卡）的节点（MindCluster Ascend Device Plugin独立工作，不协同MindCluster Volcano使用）。
```
kubectl apply -f device-plugin-310-v{version}.yaml
```
- K8s集群中存在使用Atlas 推理系列产品的节点（MindCluster Ascend Device Plugin独立工作，不协同MindCluster Volcano使用）。
```
kubectl apply -f device-plugin-310P-v{version}.yaml
```
- K8s集群中存在使用Atlas A2 训练系列产品或Atlas 训练系列产品的节点（MindCluster Ascend Device Plugin独立工作，不协同MindCluster Volcano和MindCluster HCCL Controller使用）。
```
kubectl apply -f device-plugin-910-v{version}.yaml
```
- K8s集群中存在使用推理服务器（插Atlas 300I 推理卡）的节点（协同MindCluster Volcano使用）。
```
kubectl apply -f device-plugin-310-volcano-v{version}.yaml
```
- K8s集群中存在使用Atlas 推理系列产品的节点（协同MindCluster Volcano使用）。
```
kubectl apply -f device-plugin-310P-volcano-v{version}.yaml
```
- K8s集群中存在使用Atlas A2 训练系列产品或Atlas 训练系列产品的节点（协同MindCluster Volcano和MindCluster HCCL Controller使用）。
```
kubectl apply -f device-plugin-volcano-v{version}.yaml
```
- K8s集群中存在使用Atlas 200I SoC A1 核心板的节点（协同MindCluster Volcano使用）。
```
kubectl apply -f device-plugin-310P-1usoc-volcano-v{version}.yaml
```
- K8s集群中存在使用Atlas 200I SoC A1 核心板的节点（MindCluster Ascend Device Plugin独立工作，不协同MindCluster Volcano使用）。
```
kubectl apply -f device-plugin-310P-1usoc-v{version}.yaml
```
如果K8s集群使用了多种类型的昇腾AI处理器，请分别执行对应命令。

启动示例如下：
```
serviceaccount/ascend-device-plugin-sa created
clusterrole.rbac.authorization.K8s.io/pods-node-ascend-device-plugin-role created
clusterrolebinding.rbac.authorization.K8s.io/pods-node-ascend-device-plugin-rolebinding created
daemonset.apps/ascend-device-plugin-daemonset created
```
执行kubectl get pod -n kube-system命令，出现Running表示组件启动成功。
```
NAME                                       READY   STATUS    RESTARTS   AGE
...
ascend-device-plugin-daemonset-d5ctz       1/1     Running   0          11s
...
```

安装组件后，组件的Pod状态不为Running，可参考组件Pod状态不为Running章节信息。
安装组件后，组件的Pod状态为ContainerCreating，可参考集群调度组件Pod处于ContainerCreating状态章节信息。
启动组件失败，可参考启动集群调度组件失败，日志打印“get sem errno =13”章节信息。
组件启动成功，找不到组件对应的Pod，可参考组件启动yaml执行成功，找不到组件对应的Pod章节信息。

参数说明

表3 MindCluster Ascend Device Plugin启动参数
参数	类型	默认值	说明
-fdFlag	bool	false	边缘场景标志，是否使用FusionDirector系统来管理设备。
-shareDevCount	uint	1	共享设备特性开关，默认值为1，代表不开启共享。有效取值范围为[1, 100]，仅支持以下设备，其余设备该参数无效，不影响组件正常启动。 Atlas 500 A2 智能小站、 Atlas 200I A2 加速模块 Atlas 200I DK A2 开发者套件 Atlas 300I Pro 推理卡 Atlas 300V 视频解析卡 Atlas 300V Pro 视频解析卡说明：若用户使用的是以上支持的Atlas 推理系列产品产品，需要注意以下问题：不支持在使用静态vNPU调度、动态vNPU调度、推理卡故障恢复和推理卡故障重调度等特性下使用共享设备功能。单任务的请求资源数必须为1，不支持分配多芯片和跨芯片使用的场景。依赖驱动开启共享模式，设置device-share为true，详细操作步骤和说明请参见《Atlas 中心推理卡 npu-smi 命令参考》中的“配置功能 > 设置指定芯片的容器共享模式”章节。
-edgeLogFile	string	/var/alog/AtlasEdge_log/devicePlugin.log	边缘场景日志文件。fdFlag设置为true时生效。说明：单个日志文件超过20 MB时会触发自动转储功能，文件大小上限不支持修改。
-useAscendDocker	bool	true	默认为true，容器引擎是否使用MindCluster Ascend Docker Runtime。开启K8s的CPU绑核功能时，需要卸载MindCluster Ascend Docker Runtime并重启容器引擎。说明： MindX 5.0.RC1及以上版本只支持自动获取运行模式，不接受指定。
-use310PMixedInsert	bool	false	是否使用Atlas 推理系列产品混插模式。说明：仅支持服务器混插Atlas 300I Pro 推理卡、Atlas 300V 视频解析卡、Atlas 300V Pro 视频解析卡。服务器混插模式下不支持MindCluster Volcano调度模式。服务器混插模式不支持虚拟化实例。服务器混插模式不支持故障重调度场景。服务器混插模式不支持MindCluster Ascend Docker Runtime。非混插模式Atlas 推理系列产品上报给K8s资源名称不变。非混插模式上报的资源名称格式为huawei.com/Ascend310P。混插模式上报的资源名称格式为：huawei.com/Ascend310P-V、huawei.com/Ascend310P-VPro和huawei.com/Ascend310P-IPro。
-volcanoType	bool	false	是否使用MindCluster Volcano进行调度，当前已支持Atlas 训练系列产品、Atlas A2 训练系列产品、Atlas 推理系列产品和推理服务器（插Atlas 300I 推理卡）芯片。
-presetVirtualDevice	bool	true	虚拟化实例功能开关。设置为true时，表示使用静态虚拟化，目前支持Atlas 训练系列产品、Atlas A2 训练系列产品和Atlas 推理系列产品。设置为false时，表示使用动态虚拟化。目前只支持Atlas 推理系列产品的动态虚拟化，需要同步开启Volcano使用，即设置“-volcanoType”参数为true。
-version	bool	false	查看当前MindCluster Ascend Device Plugin的版本号。
-listWatchPeriod	int	5	设置健康状态检查周期，取值范围为[3，60]，单位为秒。
-autoStowing	bool	true	是否自动纳管已修复设备，volcanoType为true时生效。 true表示会自动纳管。 false表示不会自动纳管。说明：设备故障后，会自动从K8s里面隔离。如果设备恢复正常，默认会自动加入K8s集群资源池。如果设备不稳定，可以设置为false，此时需要手动纳管。用户可以使用以下命令，将健康状态由unhealthy恢复为healthy的芯片重新放入资源池。 kubectl label nodes node_name huawei.com/Ascend910-Recover- 用户可以使用以下命令，将参数面网络健康状态由unhealthy恢复为healthy的芯片重新放入资源池。 kubectl label nodes node_name huawei.com/Ascend910-NetworkRecover-
-logLevel	int	0	日志级别： -1：debug。 0：info。 1：warning。 2：error。 3：critical。
-maxAge	int	7	日志备份时间限制，取值范围为[7, 700]，单位为天。
-logFile	string	/var/log/mindx-dl/devicePlugin/devicePlugin.log	非边缘场景日志文件。fdFlag设置为false时生效。说明：单个日志文件超过20 MB时会触发自动转储功能，文件大小上限不支持修改。转储后文件的命名格式为：devicePlugin-触发转储的时间.log，如：devicePlugin-2023-10-07T03-38-24.402.log。
-hotReset	int	-1	设备热复位功能参数。开启此功能，芯片发生故障后，会进行热复位操作，让芯片恢复健康。 -1：关闭芯片复位功能 0：开启推理设备复位功能 1：开启训练设备复位功能该参数支持的训练设备： Atlas 800 训练服务器（型号 9000）（NPU满配） Atlas 800 训练服务器（型号 9010）（NPU满配） Atlas 900T PoD Lite Atlas 900 PoD（型号 9000） Atlas 800T A2 训练服务器 Atlas 900 A2 PoD 集群基础单元该参数支持的推理设备： Atlas 300I Pro 推理卡 Atlas 300V 视频解析卡 Atlas 300V Pro 视频解析卡 Atlas 300I Duo 推理卡 Atlas 300I 推理卡（型号 3000）（整卡） Atlas 300I 推理卡（型号 3010）说明：针对Atlas 300I Duo 推理卡形态硬件，仅支持按卡复位，即两颗芯片会同时复位。
-linkdownTimeout	int	30	网络linkdown超时时间，单位秒；最小支持设置为1s，最大支持设置为30s。说明：该参数取值建议与用户在训练脚本中配置的HCCL_RDMA_TIMEOUT时间一致。如果是多任务，建议设置为多任务中HCCL_RDMA_TIMEOUT的最小值。
-maxBackups	int	30	转储后日志文件保留个数上限，取值范围为(0，30]，单位为个。
-h或者-help	无	不涉及	显示帮助信息。