先决条件: 必须先安装 nvidia container runtime 敢为天下先:nvidia container runtime 安装 然后K8S 环境内直接执行 文件 kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/k8s-device-plugin/v0.14.5/nvidia-device-plugin.yml nvidia-device-plugin.yml apiVersion: apps/v1 kind: DaemonSetmetadata:...
首先,添加nvidia-device-plugin和gpu-feature-discovery helm存储库: helm repo add nvdp https://nvidia.github.io/k8s-device-plugin helm repo add nvgfd https://nvidia.github.io/gpu-feature-discovery helm repo update 1. 2. 3. helm repo add nvdp https://nvidia.github.io/k8s-device-plugin hel...
这样我们就知道,如果需要排查一个 Kubernetes 节点无法调度 GPU 应用的问题,需要从这些模块开始入手,比如我要查看一下 Device Plugin 的日志,Nvidia 的 runC 是否配置为 docker 默认 runC 以及 Nvidia 驱动是否安装成功。 2. 验证部署 GPU Kubernetes 结果 当GPU 节点部署成功后,我们可以从节点的状态信息中发现相关的...
### 1.安装NVIDIA Device Plugin 要在K8s中使用GPU设备,我们需要先安装NVIDIA Device Plugin。NVIDIA Device Plugin 是一个K8s插件,它将GPU资源暴露给Kubernetes调度器。 以下是安装NVIDIA Device Plugin的步骤: Step 1: 创建并进入工作目录 ```bash $ mkdir -p nvidia-device-plugin && cd nvidia-device-plugin ...
对于裸机环境,只需要安装对应的 GPU Driver 以及 CUDA Toolkit 。 对应Docker 环境,需要额外安装 nvidia-container-toolkit 并配置 docker 使用 nvidia runtime。 对应k8s 环境,需要额外安装对应的 device-plugin 使得 kubelet 能够感知到节点上的 GPU 设备,以便 k8s 能够进行 GPU 管理。
3、安装k8s-device-plugin # wget https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/k8s-device-plugin/v0.12.0/nvidia-device-plugin.yml# kubectl create -f nvidia-device-plugin.yml 检查插件运行情况: kubectl get pods -n kube-system 若没有nvidia-device-plugin-daemonset的pod运行,需要检查新建的nvidia-device-...
技术标签:nvidiacudanvidia dockernvidia device plugin Ubuntu 16.04安装Nvida驱动、CUDA9.0、Nvidia-docker和Nvidia_k8s_device_plugin 一 安装Nvidia驱动 利用PPA源安装 二 安装CUDA9.0 1、去官网下载CUDA 首先在官网上下载CUDA,这里我们选择CUDA Toolkit 9.0 2、下载完成后把下载的 CUDA 安装文件移动到 HOME 路径下并...
第二步通过 yum 源,安装 Nvidia Docker2 安装完 Nvidia Docker2 需要重新加载 docker,可以检查 docker 的 daemon.json 里面默认启动引擎已经被替换成了 nvidia,也可以通过 docker info 命令查看运行时刻使用的 runC 是不是 Nvidia 的 runC。 第三步是部署 Nvidia Device Plugin ...
Kubernetes Device Plugin 是 Kubernetes 中的一种标准化资源扩展机制,旨在将特殊硬件(如 GPU、FPGA)作为可调度资源集成到 Kubernetes 的资源管理框架中。 对于NVIDIA GPU,Device Plugin 充当了连接 Kubernetes 调度器与底层 GPU 硬件的桥梁,负责发现、注册和管理 GPU 资源,使工作负载能够无缝利用 GPU 提供的计算能力。