如何在Kubernetes中配置GPU调度

在Kubernetes中配置GPU调度可以通过多种方式实现，主要包括使用设备插件、部署特定的GPU驱动和运行时，以及利用NVIDIA GPU Operator等工具。以下是详细的配置步骤和最佳实践：

1. 使用设备插件

Kubernetes支持通过设备插件来管理GPU资源。你需要在节点上安装来自GPU厂商的设备插件，例如NVIDIA的nvidia-device-plugin或AMD的k8s-device-plugin。这些插件允许Kubernetes将GPU资源暴露为可调度的资源。

安装NVIDIA GPU设备插件

1. 安装NVIDIA驱动：确保节点上安装了兼容的NVIDIA驱动程序。
2. 安装nvidia-docker2：配置Docker使用NVIDIA容器运行时。
3. 安装设备插件：

kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/k8s-device-plugin/v0.13.0/nvidia-device-plugin.yml

1. 验证安装：

kubectl describe pod 

2. 部署NVIDIA GPU Operator

NVIDIA GPU Operator是一个开源工具，用于自动化GPU资源的部署和管理。它通过与Kubernetes的深度集成，提供了标准化、智能化的GPU资源管理解决方案。

安装和配置NVIDIA GPU Operator

1. 安装依赖：

curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-docker2
sudo systemctl restart docker

1. 配置Docker：

编辑/etc/docker/daemon.json文件，添加以下内容：

{
"default-runtime": "nvidia",
"runtimes": {
"nvidia": {
"path": "/usr/bin/nvidia-container-runtime",
"runtimeArgs": []
}
}
}

重启Docker服务：

sudo systemctl restart docker

1. 安装NVIDIA GPU Operator：

kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/k8s-device-plugin/v0.13.0/nvidia-device-plugin.yml

3. 配置Pod以使用GPU资源

在Pod的YAML文件中，你可以指定所需的GPU资源。例如：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: gpu-pod
spec:
containers:
- name: cuda-container
image: nvcr.io/nvidia/cuda:9.0-devel
resources:
limits:
nvidia.com/gpu: 1  # 请求1个GPU
tolerations:
- key: nvidia.com/gpu
operator: "Exists"
effect: "NoSchedule"

4. 高级调度策略

Kubernetes支持多种调度策略，如节点选择器、节点亲和性、Pod亲和性与反亲和性、污点和容忍度等。这些策略可以帮助你更灵活地管理和调度GPU资源。

示例：使用节点亲和性调度GPU

在Pod的YAML文件中定义节点亲和性：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: gpu-pod
spec:
affinity:
nodeAffinity:
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
nodeSelectorTerms:
- matchExpressions:
- key: nvidia.com/gpu
operator: "Exists"
values:
- "true"
containers:
- name: cuda-container
image: nvcr.io/nvidia/cuda:9.0-devel
resources:
limits:
nvidia.com/gpu: 1

通过以上步骤，你可以在Kubernetes中配置GPU调度，从而提高GPU资源的使用效率。根据具体需求，你还可以结合使用多种调度策略和工具，实现更复杂的资源管理和调度需求。