26、Kubernetes高级应用：从HPC到AI/ML及拓展功能

Kubernetes高级应用：从HPC到AI/ML及拓展功能

1. 高性能计算（HPC）在Kubernetes上的应用

传统的高性能计算（HPC）工作负载通常运行在专门的硬件和基础设施上，这些设施注重性能、低延迟网络和大规模并行性。然而，这些系统往往缺乏灵活性、成本高昂且难以管理。组织希望利用Kubernetes等云原生技术来运行HPC工作负载，同时保持性能、可扩展性和硬件专业化。

1.1 解决方案步骤

• 步骤1：设置支持GPU的Kubernetes
  • 安装NVIDIA驱动到所有GPU节点。
  • 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
  以下是一个在支持GPU的节点上运行基于TensorFlow工作负载的Kubernetes作业YAML文件示例：

apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: gpu-hpc-job
spec:
  template: