k8s-gpu是什么意思

K8s-gpu是指 Kubernetes (k8s) 配置中的 GPU 支持。Kubernetes 是一种容器编排系统，它允许管理员在一个易于管理的平台上部署、调度和扩展容器化的应用程序。当涉及到 Kubernetes 和 GPU，这意味着这个集群或特定的 Pod（运行在 Kubernetes 中的应用容器）已经被配置来利用 GPU 资源，这对于需要高性能计算、深度学习或其他GPU密集型任务的应用特别重要。有了 GPU 支持，开发者可以更高效地运行那些对图形处理能力要求高的工作负载。

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。

这么做K8s GPU显卡节点

要在CentOS 7上配置Kubernetes GPU节点，你需要完成以下步骤：

1. 安装Nvidia显卡驱动：按照之前的回答中提到的步骤，在CentOS 7上安装并配置Nvidia显卡驱动。

2. 安装Docker：Kubernetes通常使用Docker作为容器运行时。你可以按照Docker官方文档的说明，在CentOS 7上安装Docker。

3. 在Kubernetes Master节点上安装NVIDIA Device Plugin：在Master节点上运行以下命令来安装NVIDIA Device Plugin：

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

4. 在GPU节点上设置标签：在每个拥有GPU的节点上，使用以下命令来添加`nvidia.com/gpu`标签：

kubectl label nodes <your-node-name> nvidia.com/gpu=true

将`<your-node-name>`替换为实际的节点名称。

5. 部署GPU应用程序：现在你可以在Kubernetes中部署使用GPU的应用程序了。通过创建一个Pod配置文件，指定需要使用GPU的容器，并在其中添加相应的资源限制和设备映射。例如，你可以创建一个名为`gpu-pod.yaml`的文件，内容如下：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: gpu-pod
spec:
  containers:
  - name: gpu-container
    image: <your-gpu-image>
    resources:
      limits:
        nvidia.com/gpu: 1

将`<your-gpu-image>`替换为实际的GPU应用程序镜像。

6. 在节点上部署Pod：使用以下命令在GPU节点上部署Pod：

kubectl create -f gpu-pod.yaml

7. 验证GPU节点：运行以下命令来验证GPU节点是否正常工作：

kubectl get nodes -o wide

你应该能够看到节点的`nvidia.com/gpu`标签为`true`。

通过以上步骤，你应该能够在CentOS 7上成功配置Kubernetes GPU节点，并在其中部署使用GPU的应用程序。请注意，这些步骤假定你已经正确安装和配置了Kubernetes集群。