前言前两天闹得沸沸扬扬的事件不知道大家有没有听说，Google 竟然将 Docker 踢出了 Kubernetes 的群聊，不带它玩了。。。具体的解释请看《听说 K8s 要甩了 Docker 了》，我这里简单描述下，Kubernetes 是通过 CRI 来对接容器运行时的，而 Docker 本身是没有实现 CRI 的，所以 Kubernetes 内置了一个
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
K8S介绍与特性Kubernetes概念
Kubernets是Google开源的一个容器编排引擎，它支持自动化部署、大规模可伸缩、应用容器化管理。在生产环境中部署一个应用程序时，通常要部署该应用的多个实例以便对应用请求进行负载均衡。K8S概述
K8S是谷歌在2014年开源的容器化集群管理系统使用K8S进行容器化应用部署使用K8S利于容器扩展K8S目标实施让部署容器化应用更加简洁和高效K
多个pod共享一张GPU不行。pod在创建的时候请求gpu最低是卡级别，一张显卡只能分配给一个pod。但是一个pod是由多个容器组成的，所以同一个pod的容器可以共享分配给当前pod的所有GPU。多个docker容器共享一张GPU可以。通过nvidia-docker启动的容器可以共享一张GPU。因为容器是进程级的程序所以分配GPU可以达到显存级。K8S对于GPU的资源分配有两个问题GPU无法进行拆
原创
2021-03-05 14:07:30
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K8S（Kubernetes）是一种用于自动化部署、扩展和管理容器化应用程序的开源系统。当我们需要在K8S集群上使用GPU时，有几个关键步骤，接下来我将逐步向你介绍如何实现“K8S使用GPU”。
### 步骤
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 步骤一 | 安装NVIDIA GPU驱动程序 |
| 步骤二 | 安装NVIDIA的容器运行时（nvidia-dock
**K8S使用GPU**
近年来，随着深度学习和大规模计算需求的增加，使用GPU加速的容器化应用变得越来越普遍。Kubernetes（K8S）作为一个灵活的容器编排平台，也支持在容器中使用GPU资源。下面我将向你介绍如何在Kubernetes集群中使用GPU。
**流程**
首先让我们梳理一下整个流程，具体步骤如下：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 配置Ku
前言环境：centos7.9、k8s 1.22.17、docker-ce-20.10.9 gpu资源也是服务器中常见的一种资源，gpu即显卡，一般用在人工智能、图文识别、大模型等领域，其中nvidia gpu是nvidia公司生产的nvidia类型的显卡，amd gpu则是adm公司生产的amd类型gpu。企业中服务器最常见的就是英伟达gpu服务器了。 本篇也主要讲解英伟达驱动相关的知识。nvid
记录一次排查UnexpectedAdmissionError问题的过程1. 问题环境3master节点+N个GPU节点kubelet版本：v1.19.4kubernetes版本：v1.19.4生产环境K8S集群，莫名其妙的出现大量UnexpectedAdmissionError状态的Pod，导致部分任务执行异常，出现这种情况时，节点的资源是足以支持运行一个GPU Pod的。报的错误：Allocat
场景需求最近新到货一台GPU服务器，系统是Ubuntu20.04，需要在服务器中搭建个K8S集群来做一些容器相关的业务场景，虽然他的CPU配置蛮高，但是它的GPU也不能浪费，因此本文就记录下利用起他GPU的全流程。nvidia-dockernvidia-docker是英伟达出品的一款产品，我相信能找到我这篇藏在犄角旮旯里的破文章的人，肯定已经了解了他和docker之间的异同，这里提供个传送门知道英
声明本文所有内容基于Docker，k8s集群由rancher提供的rke工具搭建（后文中称为rancher版本k8s，也适用于使用RancherUI搭建的集群），GPU共享技术采用了阿里GPU Sharing。使用了其他容器技术的本文不一定适用，或者使用了kubeadm进行k8s搭建的可能有部分不适用，kubeadm搭建的k8s在部署GPU Sharing时网上可查的资料和官网资料都很多，而ran
在K8S中，K8S将所有的操作对象都当做资源来进行管理，K8S为我们提供了一个叫APIserver的组件，这个组件提供了一系列的RESTful风格的接口，通过这些接口就可以实现对资源的增删改查等操作。而所谓的资源配置清单就是我们用来创建和管理资源的配置文件。在了解资源配置清单前，我们需要先了解一下K8S中有哪些资源。一、资源类型1、工作负载型资源这些资源就是K8S中承载具体的工作的一些资源，常见的
KubernetesKubernetes是一个完备的分布式系统支撑平台，具有完备的集群管理能力，多扩多层次的安全防护和准入机制、多租户应用支撑能力、透明的服务注册和发现机制、內建智能负载均衡器、强大的故障发现和自我修复能力、服务滚动升级和在线扩容能力、可扩展的资源自动调度机制以及多粒度的资源配额管理能力。Kubernetes优势:原生的资源隔离集群化自动化管理计算资源(CPU/GPU)自动调度对多
在Kubernetes集群中使用GPU资源是实现深度学习等计算密集型任务的关键。本文将带领新手小白了解如何在Kubernetes集群中使用GPU资源进行任务计算。首先我们来看一下整个流程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 检查GPU驱动在节点上是否安装 |
| 2 | 部署NVIDIA Device Plugin for Kubernetes |
| 3 |
目前常用的k8s常用服务暴露方式有 LoadBalancer、NodePort、Ingress 三种；LoadBalancer 依赖云服务商的环境，需要使用云服务商提供的底层和资源的支持，比如阿里云的 SLB。NodePort 个人感觉更适合个人学习、测试、或者某些特殊场景使用，因为服务一旦多了很难管理。Ingress 主要提供反向代理和负载均衡功能，管理方便，可以作为集群服务的统一流量入口，目前
在Kubernetes（K8S）集群中限制GPU使用是一个常见的需求，特别是在多个容器共享一个GPU资源的场景下。本文将向你介绍如何在K8S中实现这一功能，让新手程序员也能轻松上手。
首先，让我们总结一下实现“k8s 限制gpu使用”的整个流程，如下表所示：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 创建Nvidia Device Plugin DaemonS
在Kubernetes（K8S）中使用GPU对于一些需要大量计算资源的应用程序非常重要。GPU可以显著提高应用程序的性能，特别是在深度学习、机器学习等领域。在本文中，我将向你介绍如何在Kubernetes集群中使用GPU，并给出相应的代码示例。
首先，我们来看一下整个使用GPU的流程，可以使用下表展示：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 配置Kubernete
# 使用k8s挂载GPU
欢迎来到本篇文章，我将向你展示如何在Kubernetes集群中挂载GPU资源。GPU资源的挂载对于深度学习、机器学习等需要大量计算资源的工作负载非常重要。
## 流程概述
下面是使用Kubernetes挂载GPU资源的步骤概要：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 部署GPU驱动程序和相应的运行时 |
| 2 | 创建GPU资源的P
总的来说，需要安装驱动、docker、kubelet、NVIDIA device plugin等工具支持
原创
2023-03-18 08:39:10
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文章目录概述命令行创建pod的基本流程总结 概述正常情况下，我们是使用普通用户来运行k8s的，也应该在普通用户下运行，这样有利于系统的管理。使用kubeadm初始化完k8s后就可以迁移至普通用户了。首先，需要kubeadm init加一系列参数来初始化k8s集群信息。这是一个分水岭，只有初始化好了集群才能进行后续的学习，虽然kubeadm安装很简单，但我建议还是得先去简单了解一下k8s的集群架构
♦♦♦这里介绍使用kubeadm安装k8s集群，因为这种搭建方式需要访问grc.io(https://cloud.google.com/container-registry/)（国内被墙了）下载对应的image，所以需要确保自己能访问该网站♦♦♦♦♦♦即使网络不能访问，也有折中的解决办法，具体请看详细安装步骤♦♦♦安装前准备：关闭iptables/ufw: service ufw di
