26、Kubernetes高级应用：从HPC到AI/ML及扩展功能

Kubernetes高级应用：从HPC到AI/ML及扩展功能

在当今的技术领域，Kubernetes作为一个强大的容器编排平台，正被广泛应用于各种复杂的工作负载中。本文将深入探讨如何在Kubernetes上运行高性能计算（HPC）、WebAssembly（WASM）、AI/ML工作负载，以及如何扩展Kubernetes的功能。

1. 高性能计算（HPC）在Kubernetes上的应用

传统的HPC工作负载通常运行在专门的硬件和基础设施上，但这些系统往往缺乏灵活性、成本高昂且难以管理。而Kubernetes凭借其灵活性和可扩展性，为运行HPC工作负载提供了新的解决方案。

1.1 解决方案步骤

• 步骤1：设置支持GPU的Kubernetes
  • 安装NVIDIA驱动：在所有GPU节点上安装NVIDIA驱动。
  • 部署NVIDIA Kubernetes设备插件：

kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/k8s-device-plugin/v0.9.0/nvidia-device-plugin.yml

• 步骤2：定义使用GPU的HPC作业
  以下是一个使用GPU进行深度学习模型训练的Kubernetes作业YAML文件示例：