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wzjs 2025/9/2 14:45:07

我的网站要换新域名如何做,江门网红桥,开源网站搭建,万网官网入口在 Kubernetes（K8s）集群中使用 GPU，需要完成安装驱动、部署插件、配置 containerd、实现 GPU 虚拟化及部分使用等一系列步骤，下面为你详细介绍。 1. 安装 GPU 驱动以 NVIDIA GPU 为例，因为在深度学习和机器学习场景…

在 Kubernetes（K8s）集群中使用 GPU，需要完成安装驱动、部署插件、配置 containerd、实现 GPU 虚拟化及部分使用等一系列步骤，下面为你详细介绍。

1. 安装 GPU 驱动

以 NVIDIA GPU 为例，因为在深度学习和机器学习场景中 NVIDIA GPU 应用广泛，以下是在 Linux 系统上安装 NVIDIA 驱动的步骤：

1.1 检查系统和 GPU 信息

首先需要确认系统的内核版本和 GPU 型号，使用以下命令：

uname -r  # 查看内核版本
lspci | grep -i nvidia  # 查看 GPU 型号

1.2 禁用 Nouveau 驱动

Nouveau 是 Linux 系统默认的开源 NVIDIA 驱动，需要先禁用它，以免和 NVIDIA 官方驱动冲突。编辑 /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf 文件：

sudo nano /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

添加以下内容：

blacklist nouveau
options nouveau modeset=0

保存文件后，更新 initramfs：

sudo update-initramfs -u

1.3 安装 NVIDIA 驱动

可以从 NVIDIA 官方网站下载适合你 GPU 型号和系统内核版本的驱动程序，也可以使用包管理器进行安装。以 Ubuntu 系统为例：

sudo apt update
sudo apt install nvidia-driver-<version>  # <version> 替换为适合的驱动版本号

安装完成后，重启系统：

sudo reboot

重启后，使用 nvidia-smi 命令验证驱动是否安装成功，如果能正常显示 GPU 信息，则说明驱动安装成功。

2. 部署 NVIDIA 设备插件

NVIDIA 设备插件是一个 Kubernetes 插件，用于向 K8s 集群暴露 GPU 资源。可以使用以下 YAML 文件进行部署：

apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:name: nvidia-device-plugin-daemonsetnamespace: kube-system
spec:selector:matchLabels:name: nvidia-device-plugin-dstemplate:metadata:annotations:scheduler.alpha.kubernetes.io/critical-pod: ""labels:name: nvidia-device-plugin-dsspec:tolerations:- key: CriticalAddonsOnlyoperator: Exists- key: nvidia.com/gpuoperator: Existseffect: NoSchedulecontainers:- image: nvcr.io/nvidia/k8s-device-plugin:v0.14.1name: nvidia-device-plugin-ctrsecurityContext:allowPrivilegeEscalation: falsecapabilities:drop: ["ALL"]volumeMounts:- name: device-pluginmountPath: /var/lib/kubelet/device-pluginsvolumes:- name: device-pluginhostPath:path: /var/lib/kubelet/device-plugins

使用以下命令部署该 DaemonSet：

kubectl apply -f nvidia-device-plugin.yaml

3. 配置 containerd

3.1 修改 containerd 配置文件

通常，containerd 的配置文件位于 /etc/containerd/config.toml。可以通过以下命令编辑该文件：

sudo nano /etc/containerd/config.toml

在文件中添加或修改以下内容：

[plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".containerd.runtimes.runc.options]SystemdCgroup = trueBinaryName = "runc"[plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".containerd.runtimes.nvidia]privileged_without_host_devices = falseruntime_engine = ""runtime_root = ""runtime_type = "io.containerd.runc.v2"[plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".containerd.runtimes.nvidia.options]BinaryName = "/usr/bin/nvidia-container-runtime"SystemdCgroup = true[plugins."io.containerd.grpc.v1.cri"]default_runtime_name = "nvidia"

上述配置中，我们添加了一个名为 nvidia 的运行时，其对应的二进制文件为 /usr/bin/nvidia-container-runtime，并将其设置为默认运行时。

3.2 安装 `nvidia-container-toolkit`

nvidia-container-toolkit 能让容器运行时（如 containerd）支持 GPU 设备。可以使用包管理器进行安装，例如在 Ubuntu 系统上：

distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \&& curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \&& curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/$distribution/libnvidia-container.list | \sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit

3.3 重启 containerd 服务

修改配置文件后，需要重启 containerd 服务使配置生效：

sudo systemctl restart containerd

4. GPU 虚拟化及部分使用

4.1 GPU 虚拟化

在 K8s 中，NVIDIA 提供了一些技术来实现 GPU 虚拟化，例如 NVIDIA Multi - Process Service（MPS）和 NVIDIA vGPU。

NVIDIA MPS：允许一个物理 GPU 被多个进程同时使用，通过时间片轮转的方式实现资源共享。要使用 MPS，需要在节点上启动 MPS 服务，然后在容器中配置使用 MPS。
NVIDIA vGPU：将一个物理 GPU 分割成多个虚拟 GPU 实例，每个实例有独立的显存和计算资源。使用 vGPU 需要特定的硬件和软件许可证支持。

4.2 GPU 部分使用

在 K8s 中，可以通过请求部分 GPU 资源来实现 GPU 的部分使用。在 Pod 的 YAML 文件中，可以通过 resources.requests 和 resources.limits 字段来请求和限制 GPU 资源。例如：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: gpu-partial-use-pod
spec:containers:- name: gpu-partial-use-containerimage: nvcr.io/nvidia/cuda:11.0-baseresources:requests:nvidia.com/gpu: 0.5  # 请求 0.5 个 GPUlimits:nvidia.com/gpu: 0.5  # 限制最多使用 0.5 个 GPUcommand: ["nvidia-smi"]

需要注意的是，部分 GPU 资源请求的支持依赖于 NVIDIA 驱动和设备插件的版本，某些版本可能不支持分数形式的 GPU 资源请求。

5. 验证配置

部署完成后，可以创建一个简单的 Pod 来验证 GPU 是否可以正常使用。以下是一个示例 Pod 的 YAML 文件：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: gpu-test-pod
spec:containers:- name: gpu-test-containerimage: nvcr.io/nvidia/cuda:11.0-baseresources:requests:nvidia.com/gpu: 1limits:nvidia.com/gpu: 1command: ["nvidia-smi"]