NVIDIA Kubernetes 设备插件安装与使用指南

NVIDIA Kubernetes 设备插件安装与使用指南

k8s-device-pluginNVIDIA device plugin for Kubernetes项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/k8s/k8s-device-plugin

目录结构及介绍

当克隆完 NVIDIA/k8s-device-plugin 仓库后，你会看到以下主要目录和文件：

• .dockerignore : Docker构建过程中忽略的文件模式。
• Dockerfile: 构建设备插件镜像所需的Dockerfile。
• Makefile: 包含了编译、测试和打包等常见任务的自动化脚本。
• nvidia-device-plugin-daemonset.yml: Kubernetes中的DaemonSet配置文件，用于部署设备插件。
• src: 包含了插件的主要源代码。

启动文件介绍

nvidia-device-plugin-daemonset.yml

这个YAML文件定义了一个DaemonSet，它确保每个节点上都有一个设备插件实例运行，从而实现对GPU资源的有效管理。

apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
  labels:
    app: nvidia-device-plugin-daemonset
  name: nvidia-device-plugin-daemonset
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: nvidia-device-plugin-daemonset
  template:
    # ...省略部分字段，具体细节请查看仓库内文件...

部署设备插件至集群:

kubectl apply -f nvidia-device-plugin-daemonset.yml

配置文件介绍

虽然nvidia-device-plugin-daemonset.yml本身没有过多可调参数，但是其成功运行依赖于几个关键的配置：

1. Kubernetes 配置 - 确保已经启用了DevicePlugins功能闸门(--feature-gates=DevicePlugins=true)。

2. GPU驱动程序 - 确保所有的节点上都已正确安装了NVIDIA GPU驱动程序。

3. Mount点映射 - 这个DaemonSet配置文件会把/dev, /var/run/docker.sock, 及/var/lib/kubelet/device-plugins/作为volume挂载进容器，以便设备插件能够访问必要的系统资源和Kubernetes kubelet的gRPC socket。

此外，在部署完成后，可以通过kubectl get pods检查设备插件是否已经在所有节点上正常运行。如果有任何问题，使用kubectl logs <pod-name>来获取更详细的错误信息进行调试。

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以上即为NVIDIA Kubernetes设备插件的基本安装与配置流程，通过上述步骤，你可以有效地在你的Kubernetes集群中管理和调度GPU资源。

k8s-device-pluginNVIDIA device plugin for Kubernetes项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/k8s/k8s-device-plugin