[K8s]问题描述：k8s拉起来的容器少了cuda的so文件

最新推荐文章于 2025-06-19 16:02:09 发布
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本文讨论了如何在同时启用Nvidia运行时(Runtimes)的情况下，设置默认运行环境为Nvidia。主要内容围绕配置步骤和可能遇到的问题解决方案。

问题解决：需要设置Runtimes：nvidia的同时设置Default Runtime=nvidia

 

 

钢门狂鸭
关注
k8s环境部署gpu以及CUDA兼容性分析
李姓门徒
05-02 2641
CUDA本质上就是NVIDIA专为通用高性能并行计算设计的一套计算平台和编程模型，换句话使用GPU并行编程的规范方法，所以CUDA在软件层面包含了众多库， 那这里我们用一张图来简单阐述CUDA的各类运行时以及库的关系
K8S中使用英伟达GPU
关于代码的那些事
06-14 1519
K8s-NVIDIA-Plugin是连接Kubernetes与NVIDIA GPU的关键组件，实现了容器化环境中GPU资源的统一管理。该插件通过DevicePlugin框架自动发现GPU硬件，支持整卡和MIG细粒度分配，并自动注入驱动与CUDA工具链。主要功能包括：GPU资源抽象为可调度单元、与容器运行时深度集成、提供监控指标等。典型应用场景涵盖AI训练、HPC计算和图形渲染。部署时需要预先安装NVIDIA驱动，配置容器运行时支持GPU挂载。
【Error】cuda缺少文件
在人工智能的道路上爬行
08-17 1296
路径位置：/home/username/demo/cuda。
现有K8S集群中添加GPU节点
少说多做
05-19 2632
背景 产线有一套用RKE搭建的K8S集群，由于业务需要，需要通过GPU来运行一些业务，所以需要集群中添加GPU节点 现有环境 RKE:Running RKE version: v1.1.2 Kubernetes: 1.17 - Master节点: 3个 - Worker节点: 6个(全部为CPU节点) 新节点信息 操作系统: CentOS 7.6 GPU卡数: 1张 （已安装驱动版本: 440.95.01) IP: 10.5.0.112 步骤 1.初始化配置新节点...
GPU 环境搭建指南：如何在裸机、Docker、K8s 等环境中使用 GPU
weixin_34138397的博客
11-09 410
本文主要分享在不同环境，例如裸机、Docker 和 Kubernetes 等环境中如何使用 GPU。 跳转阅读原文：GPU 环境搭建指南：如何在裸机、Docker、K8s 等环境中使用 GPU 1. 概述 仅以比较常见的 NVIDIA GPU 举例，系统为 Linux，对于其他厂家的 GPU 设备理论上流程都是一样的。 省流： 对于裸机环境，只需要安装对应的 GPU Driver ...
【个人记录】openEuler安装K3S并配置为GPU节点
喵呜
02-20 1895
国内网络环境特殊，在线安装比较麻烦，K3S采用离线安装方式进行部署。 安装整体思路是：采用All In One方式（其实只有一张GPU卡）部署。GPU采用直通的方式，vGPU应该也差不多。先去官网(https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/)下载驱动选择对应型号操作系统为Linux 64-bit搜索后下载即可 像我V100的下载链接就是https://cn.download.nvidia.com/tesla/560.35.03/NVIDIA-Linux-x86_64-560
k8s部署篇---安装自己的镜像到工作节点中
m0_55575697的博客
06-19 1193
两种构建image的方式都需要docker环境，docker版本最好新一点，不然会有很多意外情况，具体安装配置请看另一篇： Docker---windows下载安装及部署_windows如何安装docker-优快云博客打包自己的项目文件，编写Dockerfile文件： 编写好Dockerfile后，在当前目录执行（前提需要魔法工具，因为需要拉取基础镜像）： 成功后会得到一个名为 image-name的镜像，可以运行起来查看是否成功： 如果想物理转移，可以打包成tar包： 也可以push到私
K1 PowerLinux使能K8s管理GPU容器
xuanjian_bjtu的博客
07-06 614
K1 PowerLinux使能K8s管理GPU容器 本篇文档内容包含K8S开源容器管理平台结合Docker容器，结合免费的在Power上优化的深度学习和机器学习的docker镜像WMLCE，给客户提供Jupyter的环境，提供持续持续开发持续集成的不间断服务。并且能按照单个GPU卡的量级来分配资源。与通常的x86通用2u服务器不同的是，这里采用的是K1 PowerLinux服务器，使用Power9 CPU。最后引用一个实际的客户使用例子容器化的方式配合Power的独特硬件特性获得的独特价值。由于偏操作类，这
【大模型系列篇】GPU资源容器化访问使用指南
木亦汐丫
12-09 1667
在当今的高性能计算和机器学习领域，GPU（图形处理单元）因其卓越的并行计算能力而扮演着至关重要的角色。随着容器化技术如 Docker 的普及，越来越多的数据科学家和开发者选择将他们的应用和工作负载封装到 Docker 容器中，以实现更便捷的开发、测试和部署流程。然而，默认情况下，Docker 容器是无法自动识别或利用宿主机上的 NVIDIA GPU 资源的。这一限制可能会导致那些依赖于 GPU 加速的工作负载性能大幅下降，甚至完全无法运行。
k8s增加带有GPU资源的worker
风一样的少年
06-11 2331
不知道你是否GPU到底是个啥？ 如果你好奇的话，可以看一下这个连接。有个小姐姐的文章说的比较好，简单的理解就是GPU是显卡的一部分 https://www.zhihu.com/question/28422454 怎么查看我的机器上有没有GPU 这里我理解不太透彻，只能表示一下自己的理解：按理说只要有显卡就有GPU,但是不是所有的GPU都能拿来供我们的程序使用，应该也受计算框架的影响吧。 对于K8S来说，目前支持的GPU，是AMD和NVIDIA。 我的环境用的英伟达的，机器是阿里云的ECS，下面是在E
Using nmap NSE scripts for identifying common ICS protocols使用nmap的nse脚本对常见工控协议进行识别，附对应nse脚本，并记录pcap
12-09
效果预览： https://pan.quark.cn/s/3395935f10ba 对大佬有帮助的话就给个Star吧！ 工控常见协议 工控协议识别 Siemens S7 360截图16261006315874 Modbus 360截图162412289895122 IEC 60870-5-104 360截图16620607109125137 DNP3 360截图16280721688569 EtherNet/IP 360截图162807227386120 BACnet 360截图1653070991122136 Tridium Niagara Fox 360截图1667101691102117 Crimson V3 360截图1655042297118118 OMRON FINS 360截图1660082991103115 PCWorx 360截图16511001152371 ProConOs 360截图16240201192730 MELSEC-Q 360截图16460518444147
软件开发NuGet包缓存路径修改指南：Visual Studio环境下本地缓存位置迁移与环境变量配置实施方案
12-09
内容概要：本文详细介绍了如何修改和迁移NuGet包的缓存存放位置，包括清理全局缓存、以管理员身份运行Visual Studio 2022进行设置调整、修改NuGet.Config和Microsoft.VisualStudio.Offline.config配置文件，以及通过环境变量指定新的缓存路径。文中还提供了验证修改是否生效的方法，即通过命令行执行“dotnet nuget locals all --list”查看当前本地缓存状态，确保所有路径已正确更新。; 适合人群：使用Visual Studio进行开发并需要管理NuGet包缓存路径的.NET开发者，尤其是面临磁盘空间不足或希望统一管理依赖包存储位置的技术人员。; 使用场景及目标：①解决系统盘空间不足问题，将NuGet包缓存迁移到其他磁盘；②统一团队开发环境中的包存储路径，提升项目构建效率与一致性；③优化离线包引用配置，增强开发环境的稳定性和可维护性。; 阅读建议：操作涉及系统级配置和环境变量修改，建议在执行前备份原有配置，并以管理员权限谨慎操作，避免影响现有项目依赖。完成设置后务必通过命令行验证缓存路径变更结果。
基于图神经网络（GNN）的分子能量预测模型实现（附Python源码与数据集）
12-09
本研究提供了一套完整的Python实现方案，用于通过图神经网络（GNN）技术预测分子的能量属性。该资源包包含了可直接运行的源代码以及经过处理的标准化数据集，旨在为计算化学与材料科学领域的相关研究提供一套即用型工具。 方案的核心是构建一个基于图结构的分子表示模型。在该模型中，分子被抽象为图数据，其中原子作为节点，化学键作为边。节点与边均被赋予初始的特征向量，这些特征编码了原子类型、键级等关键化学信息。所实现的图神经网络架构通过多轮消息传递机制，能够有效地聚合分子内部的局部化学环境信息，从而学习到分子的全局表示。最终，一个全连接层将该图级表示映射为单一的标量输出，即预测的分子能量。 本资源包中的数据集包含了大量已知分子的结构信息及其对应的能量值，已预先划分为训练集、验证集与测试集，便于进行模型训练与性能评估。代码结构清晰，注释完整，涵盖了从数据加载、图结构构建、模型定义、训练循环到结果可视化的全流程。使用者可通过修改配置文件轻松调整模型超参数，或替换自有数据集进行迁移学习。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
【无线传感器网络】基于MATLAB的RSSI测距与多边定位算法实现：节点坐标估计及定位误差分析系统设计
12-09
内容概要：本文通过MATLAB实现了一种基于RSSI（接收信号强度指示）的无线传感器网络节点定位算法。文章首先设定仿真环境，包括多个已知坐标的锚节点和一个待定位的未知节点，利用RSSI与距离之间的传播模型将测得的信号强度转换为距离估计，并引入高斯噪声模拟实际测量误差。随后采用多边定位法（最小二乘法）构建线性方程组，求解未知节点的坐标估计值，并计算其与真实位置之间的定位误差。最后通过图形化方式展示锚节点、真实节点、估计节点及其连接关系，并输出关键数据结果。; 适合人群：具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员或从事物联网、传感器网络相关工作的技术人员；适合对定位算法原理与仿真实现感兴趣的学习者。; 使用场景及目标：①用于教学演示或科研验证RSSI定位的基本原理；②帮助理解从信号强度到距离估算再到坐标求解的完整流程；③为后续改进算法（如引入滤波、加权最小二乘等）提供基础框架； 阅读建议：此资源以MATLAB代码为核心，建议读者逐段运行代码，结合注释理解每一步的数学原理与物理意义，重点关注RSSI转距离模型、最小二乘法的应用以及误差来源分析，可通过调整参数（如噪声水平、路径损耗指数）观察对定位精度的影响，加深理解。
量子计算领域JSX算法库的分析与应用研究
12-09
内容概要：该文档内容不完整，仅包含标题“三F一”及作者名“lituh”，未提供具体关于JSX量子算法库的分析内容或技术细节，无法获取有关量子算法库的功能、结构、实现原理或应用案例等有效信息。; 适合人群：对量子计算与JSX相关技术感兴趣的研究人员或开发者；但鉴于文档内容缺失，实际适用性受限。; 使用场景及目标：无法明确具体使用场景，可能旨在探讨JSX在量子算法库中的集成与应用，或分析其性能与架构设计，但由于信息不足，难以确定其原始目标。; 阅读建议：建议寻找该文档的完整版本或补充相关资料以获得全面理解，当前版本不具备深入学习或研究的价值。
基于上海期货交易所量化交易系统.zip
最新发布
12-09
基于上海期货交易所量化交易系统.zip
安全检测系统-多目标识别（YOLOv5）和人脸识别（Facenet）快速部署系统 功能上：本项目使用YOLOv5实现多目标识别，使用Facenet实现人脸识别，最终需要人脸和此人应具备的多目标同时满足
12-09
Security-feature-detection-system 安全检测系统 简介 安全检测系统-多目标识别（YOLOv5）和人脸识别（Facenet）快速部署系统。 功能上：本项目使用YOLOv5实现多目标识别，使用Facenet实现人脸识别，最终需要人脸和此人应具备的多目标同时满足才能通过安全检测，部署上：使用pyqt5实现前端可视化，在前端页面运行YOLOv5多目标识别系统（将模型运行封装到Qt中），使用Docker封装人脸识别后端系统，使用网络请求等包实现前后端交互 案例：进行多目标识别的同时，进行人脸识别，前端系统发送请求，携带参数到后端进行人脸识别，最终返回人脸识别结果，获取人脸识别结果后，检索该成员应具备的多目标特征，与YOLOv5多目标识别的实际结果进行比对，若无误则通过安全检测。 根据原作 https://pan.quark.cn/s/9784cdf4abfd 的源码改编 项目背景 出于一些比赛的需要，以及逃离懵懂状态开始探索，我于2023.12~2024.1（大二上）开始一些CV、LLM项目的研究，苦于能力有限，当时大部分的项目都是依托开源搭建而来，诸如本项目就是依托开源的Compreface和Yolov5搭建，我只不过做了缝合的工作，所以在此必须提及这两个项目的巨大贡献：https://.com/exadel-inc/CompreFace https://.com/ultralytics/yolov5 今天是2024.7.11(大二下暑假)，时隔半年我才开始这个项目的开源工作是因为，半年前的水平有限，虽然自己能实现项目的运作，但是恐很多细节介绍不好，当然本文自发出，后续我还会跟进，欢迎指正：22012100039@stu.xidian.edu.c...
STM32通用定时器TRC含义详细解析，并以TRC信号与无刷电机（BLDC）驱动为实例
12-09
内容概要：本文详细解析了STM32通用定时器中TRC（Trigger Controller）信号的含义及其应用。TRC是定时器内部触发控制器的输出信号，可通过配置TIMx_CCMRx寄存器的CCxS[1:0]位将捕获通道输入源设为TRC，从而让捕获通道监听内部触发事件。TRC信号源自触发控制器的输入源TRGI，该源由TIMx_SMCR寄存器的TS[2:0]位选择，包括外部引脚边沿、其他定时器TRGO等。此机制可用于测量内部事件间隔、间接捕获外部信号时间戳、实现定时器同步及节省引脚资源。在无刷电机（BLDC）驱动中，TRC与霍尔传感器配合，通过硬件自动实现精确换相，提升控制效率与实时性。; 适合人群：具备STM32嵌入式开发基础，从事电机控制或定时器高级应用的1-3年经验研发人员。; 使用场景及目标：①理解STM32定时器内部触发机制及TRC信号路径；②应用于BLDC电机霍尔换相控制、多定时器同步设计、内部事件时间测量等高精度控制场景； 阅读建议：此资源以实际应用场景为导向，结合寄存器配置与硬件逻辑分析，建议结合STM32参考手册和实际项目进行调试验证，深入掌握TRC在复杂定时系统中的作用机制。
参与辅助服务的用户侧储能优化配置及经济分析（Matlab代码实现）
12-09
参与辅助服务的用户侧储能优化配置及经济分析（Matlab代码实现）
K8s项目部署：一键操作的yaml文件集合
资源摘要信息:"k8s项目部署相关yaml文件.rar" 知识点一：Kubernetes简介 Kubernetes（通常缩写为K8s）是一个开源的容器编排平台，用于自动化部署、扩展和管理容器化应用程序。它的设计目标是提供一个平台，可以让你...
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