KubeGPU 开源项目指南

KubeGPU 开源项目指南

KubeGPUA GPU / device extension framework for Kubernetes项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ku/KubeGPU

1. 项目目录结构及介绍

KubeGPU 的项目目录结构是组织其源码和相关文件的基础。以下是一些关键目录和它们的作用：

gpuplugintypes

这个目录包含了 GPU 插件接口的类型定义，允许开发人员为不同的GPU设备实现自定义功能。

gpuschedulerplugin

这里存放的是 GPU 调度器插件的代码，负责智能分配和管理GPU资源。

nvidiagpuplugin

这是一个具体的 GPU 设备插件示例，专门针对 NVIDIA GPU 设备。

Makefile

Makefile 包含了构建项目所需的指令，用于编译和安装 KubeGPU 插件。

README.md, SECURITY.md, CODE_OF_CONDUCT.md

这些 Markdown 文件分别提供了项目的基本信息、安全指导和社区行为准则。

2. 项目启动文件介绍

在 KubeGPU 项目中，没有明确的单一启动文件，因为它是 Kubernetes 生态系统中的多个组件集合。以下是关键组件及其启动方法：

• CRI 适配器：通常作为 Kubernetes 容器运行时接口的一部分运行，需通过 Kubernetes 控制平面进行部署。
• 自定义调度器：需要被集成到 Kubernetes 的主控节点中，可以通过替换或扩展默认调度器来实现。

在实际部署时，需要参照项目文档和 Kubernetes 文档来正确配置和启用这些组件。

3. 项目配置文件介绍

KubeGPU 的配置主要涉及 Kubernetes 的 YAML 文件，用于定义 CRDs（Custom Resource Definitions）、DaemonSets 和 ConfigMaps 等资源。

• CRDs：用于扩展 Kubernetes API，定义自定义对象，如 GPU 设备或插件的配置。
• DaemonSets：可能包含一个 DaemonSet，确保在所有或某些节点上运行 GPU 插件的副本，确保GPU资源监控和服务的覆盖。
• ConfigMaps：可能包含配置参数，用于传递调度策略或者设备管理设置。

在部署前，需要根据具体环境修改这些配置文件，例如设置节点选择器以指定哪些节点应该运行 GPU 工作负载，或者调整调度策略以适应特定应用需求。

为了详细操作步骤和配置示例，请参考项目官方文档 https://github.com/microsoft/KubeGPU/blob/master/README.md ，其中包含了详细的安装和使用指南。

KubeGPUA GPU / device extension framework for Kubernetes项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ku/KubeGPU