K8S vGPU 是 Kubernetes（K8S）中使用虚拟图形处理单元（vGPU）的技术。通过将 vGPU 资源与容器化的应用程序进行整合，可以提供更强大的图形处理能力，适用于需要大量图形计算的工作负载，如深度学习训练、科学计算等。
整个实现"K8S vGPU"的流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
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国内安装K8S的四种途径Kubernetes 的安装其实并不复杂，因为Kubernetes 属于Google 的产品，都是从Google的官方上进行下载，但是因为网络问题，在国内是没办法连接它的中央仓库进行下载安装包的，只能通过其他的途径进行安装，在国内有四种安装方式使用 Kubeadmin 通过离线镜像安装： Kubeadmin 是K8S提供的管理控制台，通过这里的命令可以非常方便的对我们集群进
k8s pv-pvc1.1 简介自己搭建云供应商的则会提供文档，直接提供PV1.1.1 PersistentVolume（PV）是由管理员设置的存储，它是群集的一部分。就像节点是集群中的资源一样，PV 也是集群中的资源。 PV 是 Volume 之类的卷插件，但具有独立于使用 PV 的 Pod 的生命周期。此 API 对象包含存储实现的细节，即 NFS、iSCSI 或特定于云供应商的存储系统1.1
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
持久卷PV官网文档https://kubernetes.io/zh-cn/docs/concepts/storage/persistent-volumes/什么是PV和PVC持久卷（PersistentVolume，PV） 是集群中的一块存储，可以由管理员事先制备， 或者使用存储类（Storage Class）来动态制备。 持久卷是集群资源，就像节点也是集群资源一样。PV 持久卷和普通的 Volu
Kubernetes (K8s) 是一个用于自动部署、扩展和管理容器化应用程序的开源平台。在Kubernetes中，支持 vGPU（Virtual Graphics Processing Unit，虚拟图形处理单元）是一个重要的功能，可以为容器化的应用程序提供更强大的图形处理能力。在本篇文章中，我将介绍如何在Kubernetes中实现 vGPU 的支持。
### 步骤概览
首先，让我们通过一个
概念PV 的全称是：PersistentVolume（持久化卷），是对底层的共享存储的一种抽象，PV 由管理员进行创建和配置，它和具体的底层的共享存储技术的实现方式有关，比如 Ceph、GlusterFS、NFS 等，都是通过插件机制完成与共享存储的对接。PVC 的全称是：PersistentVolumeClaim（持久化卷声明），PVC 是用户存储的一种声明，PVC 和 Pod 比较类似，Pod
vGPU device plugin 基于 NVIDIA 官方插件(NVIDIA/k8s-device-plugin)，在保留官方功能的基础上，实现了对物理 GPU 进行切分，并对显存和计算单元进行限制，从而模拟出多张小的 vGPU 卡。在 k8s 集群中，基于这些切分后的 vGPU 进行调度，使不同的容器可以安全的共享同一张物理 GPU，提高 GPU 的利用率。此外，插件还可以对显存做虚拟化处理
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2023-08-29 21:12:37
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# 基于K8S的vGPU调度详解
在容器化的应用场景中，虚拟GPU（vGPU）的调度对于GPU密集型应用性能至关重要。本文将详细介绍如何在Kubernetes集群中实现基于vGPU的调度。
## 流程概述
以下是基于K8S的vGPU调度的流程概述：
| 步骤 | 描述 |
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| 1 | 配置GPU节点 |
| 2 | 安装GPU驱动 |
| 3 | 部署Dev
在之前文章中我们介绍了基于iptable方式实现的k8s集群中cluster ip类型和node port类型service的负载均衡。其本质上是当网络数据包从pod的network namespace中通过linux veth pair设备进入到host宿主中的network namespace时，经过iptable一系列的NAT转换，把service的cluster ip和端口DNAT成pod
一、Kubernetes 如何管理存储资源理解Volume 我们经常会说：容器和 Pod 是短暂的。 其含义是它们的生命周期可能很短，会被频繁地销毁和创建。容器销毁时，保存在容器内部文件系统中的数据都会被清除。 为了持久化保存容器的数据，可以使用 Kubernetes Volume。 Volume 的生命周期独立于容器，Pod 中的容器可能被销毁和重建，但 Volume 会被保留。 本质
# Kubernetes（简称K8s）是一款开源的容器编排系统，可以用来自动化部署、扩展和管理容器化应用程序。在本文中，我将教你如何安装Kubernetes集群。
## 安装Kubernetes集群步骤
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装Docker |
| 2 | 安装kubeadm, kubectl, kubelet |
| 3 | 初始化Master
一、简介 在我们整个k8s集群中，外部可能有有一些存储的资源，比如说nfs，mfs，iscsi块存储，这些存储都是由我们的存储工程师去创建的，k8s工程师想要直接去使用他们的话，肯定是很不方便的，因为不同的存储方式不一样。在k8s中，给我们提供了一个新的对象资源，叫做PV，不同的PV会对应到不用的存储资源
Gitlab官方提供了 Helm 的方式在 Kubernetes 集群中来快速安装，但是在使用的过程中发现 Helm 提供的 Chart 包中有很多其他额外的配置，所以我们这里使用自定义的方式来安装，也就是自己来定义一些资源清单文件。Gitlab主要涉及到3个应用：Redis、Postgresql、Gitlab 核心程序，实际上我们只要将这3个应用分别启动起来，然后加上对应的配置就可以很方便的安装
前言：前面写过一篇关于dapr入门安装的文章，self-host模式，使用docker安装的本地调试环境，并进行了测试；本篇介绍k8s方式安装dapr，此文主要基于的环境是k3s，通过rancher2.6.3版管理工具进行快捷安装，并进行相关demo测试1.k8s安装dapr介绍参考官网：https://docs.dapr.io/zh-hans/operations/hosting/kuberne
k8s集群中搭建gitlabhttps://www.qikqiak.com/k8s-book/docs/64.Gitlab.htmlgitlab有没有必要部署在k8s集群中？ gitlab占用的资源较多，依赖组建复杂。部署在k8s集群中也是一个不错的选择。依赖组件：ruby 1.9.3+，MySQL，git，redis， Sidekiq。
最低配置CPU 1G，RAM 1G+swap可以支持10
k8s创建pvNFS 1、关闭防火墙 systemctl stop firewalld.service systemctl disable firewalld.service2、安装配置 nfs yum -y install nfs-utils rpcbind3、共享目录设置权限： chmod 755 /data/k8s/4、在默认配置文件 /etc/exports 下，在该文件中添加下面的配置信
k8s–基础–24.3–efk–安装efk组件下面的步骤在k8s集群的master1节点操作1、创建名称空间创建一个名称空间，将EFK组件安装到该名称空间中。名称空间：kube-logging1.1、脚本vi /root/efk/kube-logging.yaml内容kind: Namespace
apiVersion: v1
metadata:
name: kube-logging1.2、
文章目录简介环境介绍一、部署MySQL服务1.1、准备软件包1.2、卸载mariadb1.3、安装MySQL1.4、登录mysql数据库，创建用户、库、修改权限二、搭建NFS四、创建PV4.1、创建nfs的deployment4.2、创建nfs-rbac4.3、创建nfs-sc4.4、启动PV五、创建zabbix-service5.1、创建zabbix-service.yaml5.2、启动zab
上章K8S的集群已经搭建完成，但是不同宿主机之间的容器不能相互通信，本篇继续讲解一：在运算节点(192.168.6.94和192.168.6.95)上安装CNI网络插件-Flannel Flannel官方下载地址：https://github.com/coreos/flannel/tags 1：下载软件，解压，做软链 在192.168.6.94部署为例：[root@k8s-6-94 ~]#
