k8s1.20.0集群要调度gpu，需要安装插件吗

是的，k8s1.20.0集群要调度GPU，需要安装相应的插件。Kubernetes默认不支持GPU的调度，需要安装NVIDIA Device Plugin插件才能支持GPU调度。该插件会在节点上注册GPU资源，使得Pod可以调度到拥有GPU资源的节点上。同时，还需要安装NVIDIA Container Toolkit，使得Pod可以在容器中正确地使用GPU资源。

相关问题

k8s1.20.0 gpu调度

Kubernetes 1.20.0提供了GPU调度的支持，通过添加节点标签和调度器配置，可以将GPU资源分配给特定的容器。下面是实现GPU调度的步骤：

1. 在节点上安装GPU驱动程序和CUDA运行时环境，并确保它们可以正常工作。

2. 为GPU节点添加标签。例如，可以为节点添加一个名为“gpu”的标签：

   kubectl label nodes <node-name> gpu=true

3. 在Pod定义中添加GPU资源请求和限制。例如，可以使用以下定义：

   apiVersion: v1
   kind: Pod
   metadata:
     name: gpu-pod
   spec:
     containers:
     - name: gpu-container
       image: nvidia/cuda:11.1-base
       resources:
         requests:
           nvidia.com/gpu: 1
         limits:
           nvidia.com/gpu: 2

这将请求1个GPU资源，并将限制设置为2个GPU资源。

4. 使用GPU调度器配置来调度Pod。可以使用以下配置：

   apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1beta1
   kind: KubeSchedulerConfiguration
   schedulerName: default-scheduler
   plugins:
     score:
       enabled:
         - name: nvidia-gpu
       disabled:
         - name: pod-nodelabel

这将启用“nvidia-gpu”插件并禁用“pod-nodelabel”插件。

5. 将调度器配置文件添加到Kubernetes集群中：

   kubectl apply -f scheduler-config.yaml

其中，scheduler-config.yaml是调度器配置文件的名称。

6. 将Pod调度到GPU节点：

   kubectl create -f gpu-pod.yaml

其中，gpu-pod.yaml是包含GPU资源请求和调度器配置的Pod定义文件。

7. 确认Pod已经分配了GPU资源：

   kubectl describe pod gpu-pod

在输出中，应该可以看到GPU资源的分配情况。

通过这些步骤，就可以在Kubernetes 1.20.0中实现GPU调度。

安装numpy1.20.0清华源

安装NumPy 1.20.0版本，特别是从清华大学源，通常涉及到使用Python包管理工具pip。首先，你需要确保已经安装了pip。如果你还没有，可以通过Python官方下载工具获取。以下是安装步骤：

1. **打开命令行终端** (对于Windows用户，这是CMD或PowerShell；Mac/Linux用户则使用Terminal)。

2. 更新pip到最新版本，如果需要：

   python -m pip install --upgrade pip

3. 添加清华大学的pip源，通常称为`mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn`：

   pip config set global.index-url https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/simple/

或者直接添加到你的系统环境变量里。

4. 现在你可以安装NumPy 1.20.0了：

   pip install numpy==1.20.0

如果你想确认是否安装成功，可以运行：

   import numpy as np
   print(np.__version__)

请注意，由于软件库版本可能会随时间变化，建议直接访问清华镜像站点的最新版本信息。