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目录
在 Kubernetes 中使用 Docker 实现 GPU 支持的完整方案
一、背景说明
二、目标
三、环境准备
四、安装 NVIDIA Container Toolkit（nvidia-docker2）
五、配置 Docker 支持 NVIDIA Runtime
六、测试 Docker 能否使用 GPU
七、部署 Kubernetes GPU 支持插件
八、部署一个 GPU Pod 测试
九、常见问题排查
十、小结
在 Kubernetes 中使用 Docker 实现 GPU 支持的完整方案
本文将介绍如何在 Kubernetes 环境下，使用 Docker 容器运行时实现 NVIDIA GPU 加速支持。包括环境准备、安装 nvidia-docker2、K8s device plugin 配置等内容。
一、背景说明
Kubernetes 从 v1.20+ 开始逐步默认使用 containerd 作为运行时，不再推荐直接使用 Docker。然而，在一些已有的生产环境中，Docker 仍然是默认运行时。如果你希望在这样的环境下运行支持 GPU 的 AI/计算类工作负载，就需要正确配置 Docker 和 NVIDIA 的相关支持组件。
二、目标
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保留 Docker 作为容器运行时
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支持容器使用 NVIDIA GPU
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允许 Kubernetes 调度 GPU 资源
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能够通过 YAML 定义 GPU Pod 并正常运行
三、环境准备
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Ubuntu 20.04+/CentOS 7.9+
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安装了 NVIDIA 驱动（
nvidia-smi正常） -
Kubernetes 已安装（使用 Docker 作为运行时）
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能访问外网或使用国内代理
四、安装 NVIDIA Container Toolkit（nvidia-docker2）
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-docker2
五、配置 Docker 支持 NVIDIA Runtime
编辑 Docker 配置文件：
sudo nano /etc/docker/daemon.json
添加以下内容：
{"default-runtime": "nvidia","runtimes": {"nvidia": {"path": "nvidia-container-runtime","runtimeArgs": []}}
}
重启 Docker：
sudo systemctl restart docker
六、测试 Docker 能否使用 GPU
运行命令：
sudo docker run --rm --gpus all nvidia/12.8.1-cudnn-devel-ubuntu22.04 nvidia-smi
输出显卡信息即表示配置成功。
七、部署 Kubernetes GPU 支持插件
NVIDIA 官方提供了 Kubernetes GPU 插件作为 DaemonSet 运行：
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/k8s-device-plugin/v0.14.1/nvidia-device-plugin.yml
八、部署一个 GPU Pod 测试
创建 YAML 文件 gpu-pod.yaml：
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: gpu-test
spec:containers:- name: cudaimage: nvidia/cuda:12.8.1-baseresources:limits:nvidia.com/gpu: 1command: ["nvidia-smi"]
部署：
kubectl apply -f gpu-pod.yaml
kubectl logs gpu-test
成功输出 GPU 信息，即可证明 Kubernetes GPU 配置生效。
九、常见问题排查
| 问题 | 原因及解决方案 |
|---|---|
--gpus all 报错 | 没有配置 nvidia 为 Docker 的默认运行时 |
Pod 提交后一直 Pending | 没有可用 GPU 节点；未部署 device plugin |
| 镜像拉取超时 | 网络问题或 Docker Hub 被墙，可配置国内镜像加速器 |
| 使用 containerd 的情况如何配置 GPU？ | 需改用 NVIDIA Container Toolkit + containerd + hosts.toml 配置 |
十、小结
虽然 Kubernetes 官方推荐使用 containerd，但在已有 Docker 环境中，仍可以通过 nvidia-docker2 和 device plugin 组合，快速支持 GPU 任务调度与运行。只要配置得当，不更换运行时也能实现 GPU 加速能力。
