操作步骤

1. 物理机启用IOMMU设置。
   1. 确保物理机BIOS已开启Intel VT-d / AMD IOMMU
   2. 在ZStack Cloud开启物理机IOMMU设置
      在ZStack Cloud主菜单，点击资源中心 > 硬件设施 > 物理机，进入物理机界面。点击物理机名称，进入物理机详情页。查看IOMMU启用状态开关是否打开。如未打开，可点击开启，并重启物理机生效。

      如图 1所示：

      
      
      

   3. 在物理机详情页，检查IOMMU就绪状态是否为可用
      如IOMMU就绪状态为不可用，可能是因为以下原因：

      • 开启IOMMU启用状态后未重启物理机，重启即可。
      • 物理机配置错误，请进入物理机BIOS并开启Intel VT-d / AMD IOMMU配置。
2. 设置ROM (可选)。

   ROM文件是用于物理GPU透传的配置文件。ROM文件上传后，将直接更新到已添加的规格对应的物理GPU中。

   ZStack Cloud已内置基础ROM文件，满足绝大部分物理GPU透传。若用户需要使用其他ROM文件，请自行GPU在供应商官网获取所需的ROM文件并上传。

   在ZStack Cloud主菜单，点击资源中心 > 云资源池 > 计算配置 > GPU规格，进入GPU规格界面，选中需要设置ROM的物理GPU规格并点击批量操作 > 设置ROM按钮，在弹出的设置ROM页面上传ROM文件。

   如图 2所示：

   
   
   

   说明:

   • 请务必上传与物理GPU匹配且版本信息正确的ROM文件，否则可能导致透传后的物理GPU不能正常工作。
   • 最新上传的ROM文件会覆盖之前的ROM文件。
3. 云主机加载物理GPU。

   在ZStack Cloud主菜单，点击资源中心 > 云资源池 > 虚拟资源 > 云主机。在云主机界面，找到需加载物理GPU的云主机，点击操作 > 系统配置 > 设置GPU策略。弹出设置GPU策略界面。

   支持以下GPU加载策略：

   • 按GPU规格加载：选择一个物理GPU规格，系统将为云主机加载一个匹配改规格的物理GPU
     说明: 按规格加载时，可选择关机是否自动卸载GPU设备。

     • 如选择自动卸载，云主机关机后将释放该GPU设备，云主机开机后，系统将重新分配一个GPU设备
     • 如选择不自动卸载，云主机关机后将继续保有当前GPU设备。但如发生意外关机，高可用功能将不可用
   • 指定GPU设备加载：为云主机加载指定的GPU设备
4. 云主机安装GPU设备驱动。
   为正常使用透传的GPU设备，需为云主机安装GPU驱动。不同GPU型号或操作系统对应的驱动安装流程可能不同，建议参考GPU设备官方资料或联系厂商获取帮助。本场景以Linux云主机安装NVIDIA GPU驱动为例进行介绍。

   说明: 如使用双芯片AMD卡 (AMD Firepro S7150 X2) ，并将其对应的两个物理GPU设备分别透传给不同云主机使用，请确保为云主机安装相同版本的驱动，以保证正常获取GPU监控数据。
   1. 获取驱动安装相关文件
      获取GPU设备匹配的显卡驱动和CUDA toolkit文件。
   2. 禁用nouveau驱动
      NVIDIA显卡的官方驱动和系统自带的nouveau驱动存在冲突。执行lsmod | grep nouveau命令，若有输出内容表示存在nouveau驱动，可参考以下方法禁用nouveau驱动；若不存在nouveau驱动，跳过此步骤即可。

      # touch  /etc/modprobe.d/nvidia-installer-disable-nouveau.conf  #创建文件，将以下两行内容保存至文件中  blacklist nouveau  options nouveau modeset=0

   3. 安装gcc、kernel-devel、kernel-headers
      依次执行以下命令，安装gcc、与内核版本一致的kernel-devel和kernel-headers。建议使用相同版本的ISO配置本地源安装。

      # yum install gcc kernel-devel-$(uname -r)  kernel-headers-$(uname -r)     #重构 initramfs 镜像 # cp /boot/initramfs-$(uname -r).img /boot/initramfs-$(uname -r).img.bak # dracut /boot/initramfs-$(uname -r).img $(uname -r) --force       #只使用文本模式重启云主机 # systemctl set-default multi-user.target  # init 3  # reboot   # lsmod | grep nouveau    #云主机重新启动后，检查nouveau驱动应该没有被使用

   4. 安装NVIDIA 驱动
      将下载的驱动包拷贝至云主机系统内，依次执行以下命令运行驱动文件：

      # chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-346.47.run    #配置可执行权限 # ./NVIDIA-Linux-x86_64-346.47.run      #运行驱动文件

      命令执行后将开始解压驱动包并进入安装步骤，安装过程可能出现一些警告，依次确认即可，不影响驱动安装。若出现error报错，请参考表 1检查环境。

      表 1. 报错处理

      报错	解决方案
      ERROR: Unable to find the kernel source tree for the currently running kernel. Please make sure you have installed the kernel source files for your kernel and that they are properly configured; on Red Hat Linux systems, for example, be sure you have the 'kernel-source' or 'kernel-devel' RPM installed. If you know the correct kernel source files are installed, you may specify the kernel source path with the '--kernel-source-path' command line option.	需要确保kernel、kernel-headers、kernel-devel是否均已安装，并且版本号完全一致
      ERROR: The Nouveau kernel driver is currently in use by your system. This driver is incompatible with the NVIDIA driver, and must be disabled before proceeding. Please consult the ow to correctly disable the Nouveau kernel driver.	需要禁用nouveau驱动
      ERROR: Failed to find dkms on the system! ERROR: Failed to install the kernel module through DKMS. No kernel module was installed; please try installing again without DKMS, or check the DKMS logs for more information.	需要安装DKMS，它可以帮我们维护内核外的驱动程序，在内核版本变动之后可以自动重新生成新的模块
      ERROR: Unable to load the kernel module 'nvidia.ko'. This happens most frequently when this kernel module was built against the wrong or improperly configured kernel sources, with a version of gcc that differs from the one used to build the target kernel, or if a driver such as rivafb, nvidiafb, or nouveau is present and prevents the NVIDIA kernel module from obtaining ownership of the NVIDIA graphics device(s), or no NVIDIA GPU installed in this system is supported by this NVIDIA Linux graphics driver release.	执行命令./NVIDIA-Linux-x86_64-384.98.run --kernel-source-path=/usr/src/kernels/3.10.0-XXX.x86_64/ -k $(uname -r)即可

   5. 检查驱动安装情况
      分别执行以下两条命令，检查驱动安装情况。若返回结果能够显示显卡的型号信息，说明驱动已经安装成功。

      # lspci |grep NVIDIA # nvidia-smi

   6. 安装CUDA toolkit
      将下载的驱动包拷贝至云主机系统内，依次执行以下命令执行驱动文件：

      # chmod +x cuda_8.0.61_375.26_linux.run      #配置可执行权限 # ./cuda_8.0.61_375.26_linux.run     #运行驱动文件

      安装过程需要配置一些参数，请参考下图进行配置，如图 3所示：

      
      
      

   7. 配置环境变量
      执行vim /root/.bashrc命令，将以下内容保存至此文件，完成环境变量配置：

      #gpu driver export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-8.0   export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH   export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH   export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-8.0/lib:${LD_LIBRARY_PATH}"

      环境变量添加完成后立即生效，可执行以下命令进行验证测试：

      # source ~/.bashrc # cd /usr/local/cuda-8.0/samples/1_Utilities/deviceQuery # make # ./deviceQuery

5. (可选) 获取GPU监控和报警
   如需查看GPU实时监控并获取报警推送，可参考本步骤配置。如不需要，可跳过本步骤。
   1. 安装云主机性能优化工具
      不同操作系统安装性能优化工具的流程不同，详情请参考《用户手册》云主机性能优化工具章节
   2. 查看GPU设备监控
      在ZStack Cloud主菜单，点击资源中心 > 硬件设施 > 计算设施 > GPU设备。在GPU设备界面，点击需要查看的GPU名称，进入GPU详情页，即可查看实时负载监控
   3. 创建GPU设备报警器
      在ZStack Cloud主菜单，点击平台运维 > 云平台监控，进入云平台监控模块。创建通知对象和报警器，详情请参考监控报警功能使用教程