自动安装和维护 GPU 驱动程序: NVIDIA GPU OPERATOR自动安装和维护 GPU 驱动程序，无需人工干预。这种自动化确保驱动程序始终是最新的并正确配置，使 AI/ML 工作负载能够平稳高效地运行。高级 GPU 功能的配置:vGPU (虚拟 GPU): 使单个 GPU 能够在多个虚拟机之间共享，最大限度地提高资源利用率和灵活性。MIG (多...
NVIDIA GPU OPERATOR 的关键功能 自动安装和维护 GPU 驱动程序: NVIDIA GPU OPERATOR自动安装和维护 GPU 驱动程序,无需人工干预。这种自动化确保驱动程序始终是最新的并正确配置,使 AI/ML 工作负载能够平稳高效地运行。 高级GPU 功能的配置: vGPU (虚拟 GPU): 使单个 GPU 能够在多个虚拟机之间共享,最大限度地...
现需要在Kubernetes平台上以容器的形态部署业务程序,借助NVIDIA 开源的GPU-operator组件来实现GPU显卡的调度和渲染能力。 二 方案简介 通过在Kubernetes集群部署gpu-operator全家桶程序,它提供了nvidia驱动的安装,实现了deviceplugin能力提供了gpu显卡的调度能力,还提供了gpu相关的指标。 三 实施步骤 在安装gpu-operator之前...
安装NVIDIA GPU OPERATOR 要利用 NVIDIA GPU OPERATOR的功能来管理 Kubernetes 集群中的 GPU 资源,您需要遵循结构化的安装过程并满足某些先决条件。 先决条件 在安装 NVIDIA GPU OPERATOR之前,请确保满足以下先决条件: Kubernetes 集群 v1.18 或更高版本 节点要求: 配备NVIDIA GPU 的节点。 节点必须安装 NVIDIA 驱动程...
1. 背景介绍 NVIDIA GPU Operator是一个强大的工具，通过自动化GPU驱动程序、CUDA、容器运行时等组件的...
整个流程还算比较简单,但是因为需要在节点上安装 GPU Driver、Container Toolkit 等组件,当集群规模较大时还是比较麻烦的。 为了解决这个问题,NVIDIA 推出了 GPU Operator,GPU Operator 旨在简化在 Kubernetes 环境中使用 GPU 的过程,通过自动化的方式处理 GPU 驱动程序安装、Controller Toolkit、Device-Plugin 、监控等组...
bash kubectl apply -f tensorflow-gpu-pod.yaml kubectl logs tensorflow-gpu-pod 如果输出显示可用的GPU数量大于0,则说明GPU环境已成功搭建并可以正常工作。 通过上述步骤,你可以在Kubernetes环境中成功搭建并使用GPU Operator加速GPU环境。如果遇到任何问题,请参考NVIDIA GPU Operator的官方文档以获取更多帮助。
NVIDIA GPU Operator总共包含如下的几个组件: **NFD(Node Feature Discovery)**:用于给节点打上某些标签,这些标签包括 cpu id、内核版本、操作系统版本、是不是 GPU 节点等,其中需要关注的标签是nvidia.com/gpu.present=true,如果节点存在该标签,那么说明该节点是 GPU 节点。
6. GPU-Operator安装 1. 简介 Kubernetes通过设备插件框架提供对特殊硬件资源的访问,如NVIDIA GPU、⽹卡、Infiniband适配器和其他设备。但是,配置和管理带有这些硬件资源的节点需要配置多个软件组件,例如驱动程序、容器运⾏时或其他库,这些组件组合起来⽐较困难且容易出错。GPU Operator相关架构如下: ...
GPU Operator 在上文Device Plugin一节中可以看到,为了使用 GPU,需要GPU driver、device plugin、nvidia-container-runtime、以及监控等等工具。手动管理这些组件非常复杂、容易出错。GPU Operator的目的就是自动化这一过程,通过Operator模式统一管理和配置 GPU 相关的组件。