基于昇腾910B搭建多节点K8s集群

本文介绍了Kubernetes自Docker起飞后的发展,特别是kubeadm在简化集群部署中的重要性。作者详细描述了如何在多节点环境中部署Kubernetes,包括准备工作、系统要求及具体步骤,如主机名修改、Docker配置、网络设置和交换分区调整等。

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自从 2013 年 Docker 诞生以来,容器一跃成为 IT 界最热门的话题。而 Kubernetes 趁着容器的东风,击败众多竞争对手,成为了“容器编排”领域的King。可以说,现在 Kubernetes 已经没有了实际意义上的竞争对手,它的地位就如同 Linux 一样,成为了事实上的云原生操作系统,是构建现代应用的基石。

一、创建多节点K8s集群

Kubernetes 是很多模块构成的,实现核心功能的组件像 apiserver、etcd、scheduler 等本质上都是可执行文件,所以也可以采用和其他系统差不多的方式,使用 Shell 脚本或者 Ansible 等工具打包发布到服务器上。

不过 Kubernetes 里的这些组件的配置和相互关系实在是太复杂了,用 Shell、Ansible 来部署的难度很高,需要具有相当专业的运维管理知识才能配置、搭建好集群,而且即使这样,搭建的过程也非常麻烦。为了简化 Kubernetes 的部署工作,社区里的人整了一个专门用来在集群中安装 Kubernetes 的工具,名字就叫“kubeadm”,意思就是“Kubernetes 管理员”。

kubeadm,原理和 minikube 类似,也是用容器和镜像来封装 Kubernetes 的各种组件,但它的目标不是单机部署,而是要能够轻松地在集群环境里部署 Kubernetes,并且让这个集群接近甚至达到生产级质量。而在保持这个高水准的同时,kubeadm 还具有了和 minikube 一样的易用性,只要很少的几条命令,如 init、join、upgrade、reset 就能够完成 Kubernetes 集群的管理维护工作,这让它不仅适用于集群管理员,也适用于开发、测

### 昇腾 910B 硬件规格 昇腾 910 处理器采用了芯粒(chiplet)技术,包含六个 die: 1 个计算芯粒(包含 32 个 Davinci Core、16 个 CPU Core 和 4 个 DVDP),1 个 IO 芯粒,和 4 个 HBM 芯粒(总计 1.2TB/s 带宽)[^1]。 #### 计算能力 - **Davinci Cores**: 提供强大的 AI 加速功能,支持多种数据类型的高效处理。 - **CPU Cores**: 支持常规控制逻辑运算以及轻量级任务调度。 - **DVDP (Digital Video Data Processing)**: 针对视频流媒体的数据预处理进行了专门设计。 #### 存储带宽 HBM(高带宽内存)提供了高达 1.2 TB/s 的总线带宽,极大地提升了大规模模型训练中的数据传输效率。 ### 性能特点 针对云端训练和推理场景,昇腾 910 进行了一系列针对性优化措施。这些改进不仅提高了单芯片的绝对性能指标,还增强了多节点集群环境下的扩展性和稳定性。 ### 开发工具和支持资源 对于开发者而言,在 ModelArts 平台上可以找到丰富的文档和技术支持来帮助解决训练网络精度调优等问题。具体来说: - **ModelArts** 是华为云提供的全流程一站式AI开发平台,能够有效简化从数据准备到部署上线整个流程的操作复杂度; - **Ascend Studio** 则是一套完整的软件栈解决方案,涵盖了编译调试在内的多个方面,旨在让使用者更便捷地构建高性能的应用程序; 此外,还有其他辅助性的 SDKs 及 API 接口可供选择使用,以便更好地适配不同应用场景的需求[^2]。 ### 设备与主机协作模式 在实际应用环境中,“Device”指的是安装有昇腾 AI 处理器并通过 PCIe 接口连接至服务器端的硬件单元。“Host”,即 X86 或 ARM 架构的服务机,则负责协调管理来自前端请求的任务分配工作,并通过调用 Device 上所提供的 NN 计算服务实现最终目标——加速人工智能算法执行过程[^3]。
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