Kubernetes (k8s) 是一种流行的容器编排系统，它可以轻松地管理和调度大规模容器化应用程序。对于需要使用图形处理单元（GPU）的应用程序来说，Kubernetes 可以帮助我们更好地利用 GPU 资源，并实现更高效的计算。本文将介绍如何在 Kubernetes 上调用 GPU，以及如何优化 GPU 资源的使用。
什么是 GPU？
GPU，全称为图形处理器，是一种专门用于加速图形、影像和视频处理的硬件。与 CPU 不同，GPU 可以同时处理多个任务，从而提高计算速度。近年来，GPU 已经广泛应用于机器学习、深度学习等领域，成为了一种不可或缺的计算资源。
在 Kubernetes 上调用 GPU
要在 Kubernetes 上调用 GPU，我们需要使用 NVIDIA 的 GPU 调度程序。首先，需要确保 Kubernetes 集群中有至少一个节点上安装了 NVIDIA GPU 驱动程序和 CUDA 工具包。然后，我们需要在 Kubernetes 上安装 NVIDIA 的 Device Plugin，这可以让 Kubernetes 管理 GPU 资源并分配给需要它们的应用程序。
以下是在 Kubernetes 上调用 GPU 的步骤：
- 在 Kubernetes 集群中安装 NVIDIA 的 Device Plugin。可以通过执行以下命令来安装 Device Plugin：
kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/k8s-device-plugin/v0.9.0/nvidia-device-plugin.yml
- 创建一个 GPU 资源请求的 YAML 文件，例如：
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: gpu-pod spec: containers: - name: gpu-container image: nvidia/cuda:9.0-runtime resources: limits: nvidia.com/gpu: 1
在这个 YAML 文件中，我们指定了一个使用 nvidia/cuda:9.0-runtime 镜像的 Pod，并请求使用一个 GPU 资源。
- 通过执行以下命令来启动 Pod：
kubectl apply -f gpu-pod.yaml
- 确认 Pod 是否已经成功启动，并且 GPU 资源已经分配：
kubectl describe pod gpu-pod
如果一切顺利，我们将看到 GPU 资源已经成功分配给了 Pod。
