在 k8s 中使用 GPU 资源

本文介绍了如何在 Kubernetes 环境中利用 GPU 资源。首先,需要安装 NVIDIA Device Plugin,确保 Node 上预装了 NVIDIA 驱动且版本大于361.93,并将 nvidia-docker 设置为默认 runtime。接着,通过 Daemonset 部署插件以使 Kubernetes 能够识别 GPU。注意,GPU 资源作为 extended resources,要求 Container 的 QoS 为 Guaranteed,且不支持多个 Container 共享同一 GPU。最后,创建使用 GPU 的 pod 并通过 `kubectl` 检查 GPU 使用情况。

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k8s-device-plugin github: https://github.com/NVIDIA/k8s-device-plugin

注意事项:

  • 从Kubernetes 1.8开始,官方推荐使用Device Plugins方式来使用GPU。
  • 需要在Node上pre-install NVIDIA Driver,并建议通过Daemonset部署NVIDIA Device Plugin,完成后Kubernetes才能发现nvidia.com/gpu。
  • 因为device plugin通过extended resources来expose gpu resource的,所以在container请求gpu资源的时候要注意resource QoS为Guaranteed。
  • Containers目前仍然不支持共享同一块gpu卡。每个Container可以请求多块gpu卡,但是不支持gpu fraction。
  • Node 上要有nvidia-docker >= 2.0
  • 显卡驱动版本大于361.93
  • 将nvidia配置为Docker默认的runtime
    编辑/etc/docker/daemon.json文件,增加"default-runtime": "nvidia"键值对,此时该文件的内容应该如下所示):
{
    "default-runtime": "nvidia",
    "runtimes": {
        "nvidi
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