AlphaGo，每个实验1000个节点，每个节点4个GPU，4000 GPU。Siri，每个实验2个节点，8个GPU。AI研究，依赖海量数据计算，离性能计算资源。更大集群运行模型，把周级训练时间缩短到天级小时级。Kubernetes，应用最广泛容器集群管理工具，分布式TensorFlow监控、调度生命周期管理。容器集群自动化部署、扩容、运维开源平台，提供任务调度、监控、失败重启。TensorFlow、Kubernetes都是谷歌公司开源。 。谷歌云平台化解决方案。 。
分布式TensorFlow在Kubernetes运行。
部署、运行。安装Kubernetes。Minikube创建本地Kubernetes集群。Mac 先安装VirtualBox虚拟机。 。Minikube Go语言编写，发布形式独立二进制文件，下载入到对应目录。命令：
curl -Lo minikube && chmod +x minikube && sudo mv minikube /usr/local/bin/
客户端kubectl，kubectl命令行与集群交互。安装：
curl -Lo kubectl && chmod +x kubectl && sudo mv kubectl /usr/local/bin/
Minikube启动Kubernetes集群：
minikube start
Docker Hub最新镜像tensorflow/tensorflow(1.0版本) 。配置参数服务器部署(deployment)文件，命名tf-ps-deployment.json：
{
"apiVersion": "extensions/v1beta1",
"kind": "Deployment",
"metadata": {
"name": "tensorflow-ps2"
},
"spec": {
"replicas": 2,
"template": {
"metadata": {
"labels": {
"name": "tensorflow-ps2",
"role": "ps"
}
}
},
"spec": {
"containers": [
{
"name": "ps",
"image": "tensorflow/tensorflow",
"ports": [
{
"containerPort": 2222
}
]
}
]
}
}
}
配置参数服务器服务(Service)文件，命名tf-ps-service.json：
{
"apiVersion": "v1",
"kind": "Service",
"spec": {
"ports": [
{
"port": 2222,
"targetPort": 2222
}
],
"selector": {
"name": "tensorflow-ps2"
}
},
"metadata": {
"labels": {
"name": "tensorflow",
"role": "service"
}
},
"name": "tensorflow-ps2-service"
}
配置计算服务器部置文件，命名tf-worker-deployment.json:
{
"apiVersion": "extensions/v1beta1",
"kind": "Deployment",
"metadata": {
"name": "tensorflow-worker2"
},
"spec": {
"replicas": 2,
"template": {
"metadata": {
"labels": {
"name": "tensorflow-worker2",
"role": "worker"
}
}
},
"spec": {
"containers": [
{
"name": "worker",
"image": "tensorflow/tensorflow",
"ports": [
{
"containerPort": 2222
}
]
}
]
}
}
}
配置计算服务器服务文件，命名tf-worker-servic.json:
{
"apiVersion": "v1",
"kind": "Service",
"spec": {
"ports": [
{
"port": 2222,
"targetPort": 2222
}
],
"selector": {
"name": "tensorflow-worker2"
}
},
"metadata": {
"labels": {
"name": "tensorflow-worker2",
"role": "service"
}
},
"name": "tensorflow-wk2-service"
}
执行命令：
kubectl create -f tf-ps-deployment.json
kubectl create -f tf-ps-service.json
kubectl create -f tf-worker-deployment.json
kubectl create -f tf-worker-service.json
运行 kubectl get pod，查看参数服务器和计算服务器全部创建完成。
进入每个服务器(Pod)，部署mnist_replica.py文件。运行命令查看ps_host、worker_host IP地址。
kubectl describe service tensorflow-ps2-service
kubectl describe service tensorflow-wk2-service
打开4个终端，分别进入4个Pod。
kubectl exec -ti tensorflow-ps2-3073558082-3b08h /bin/bash
kubectl exec -ti tensorflow-ps2-3073558082-4x3j2 /bin/bash
kubectl exec -ti tensorflow-worker2-3070479207-k6z8f /bin/bash
kubectl exec -ti tensorflow-worker2-3070479207-6hvsk /bin/bash
mnist_replica.py部署到4个Pod。
curl -o mnist_replica.py
在参数服务器容器执行：
python mnist_replica.py --ps_hosts=172.17.0.16:2222,172.17.0.17:2222 --worker_bosts=172.17.0.3:2222,172.17.0.8:2222 --job_name="ps" --task_index=0
python mnist_replica.py --ps_hosts=172.17.0.16:2222,172.17.0.17:2222 --worker_bosts=172.17.0.3:2222,172.17.0.8:2222 --job_name="ps" --task_index=1
在计算服务器容器执行：
python mnist_replica.py --ps_hosts=172.17.0.16:2222,172.17.0.17:2222 --worker_bosts=172.17.0.3:2222,172.17.0.8:2222 --job_name="worker" --task_index=0
python mnist_replica.py --ps_hosts=172.17.0.16:2222,172.17.0.17:2222 --worker_bosts=172.17.0.3:2222,172.17.0.8:2222 --job_name="worker" --task_index=1
把需要执行的源代码入训练数据、测试数据放在持久卷(persistent volume)，在多个Pod间共享，避免在每一个Pod分别部署。
TensorFlow GPU Docker集群部署，Nvidia提供nvidia-docker方式，利用宿主机GPU设备，映射到容器。 。
训练好模型，打包制作环境独立镜像，方便测试人员部署一致环境，对不同版本模型做标记、比较不同模型准确率，从整体降低测试、部署上线工作复杂性。
参考资料：
《TensorFlow技术解析与实战》
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