在Kubernetes中实现client server runtime process占用GPU的过程需要经历一系列步骤，让我们来一步步进行解释。

步骤 | 操作
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1 | 配置Kubernetes集群以支持GPU
2 | 部署GPU资源监视器
3 | 编写一个支持GPU的应用程序
4 | 部署该应用程序到Kubernetes集群

**步骤1：配置Kubernetes集群以支持GPU**

首先，你需要在Kubernetes集群中启用GPU支持。你需要修改kubelet的配置文件来添加`--feature-gates=DevicePlugins=true`选项。例如，在`/etc/default/kubelet`文件中添加如下配置：
```shell
KUBELET_EXTRA_ARGS="--feature-gates=DevicePlugins=true"
```
接着重启kubelet服务：
```shell
sudo systemctl restart kubelet
```

**步骤2：部署GPU资源监视器**

为了能够监控GPU资源的使用情况，你需要部署一个GPU资源监视器。使用NVIDIA的Device Plugin可以很方便地实现这一目标。

首先，下载设备插件daemonset清单文件：
```shell
wget https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/k8s-device-plugin/v0.11/nvidia-device-plugin.yml
```
然后，应用这个清单文件到Kubernetes集群中：
```shell
kubectl apply -f nvidia-device-plugin.yml
```

**步骤3：编写一个支持GPU的应用程序**

接下来，你需要编写一个支持GPU的应用程序。在这里，我们以一个简单的Python脚本为例，该脚本会利用GPU进行矩阵乘法运算。

```python
# matrix_multiply.py

import tensorflow as tf

# Specify the GPU device to be used
physical_devices = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True)

# Create two random matrices
matrix1 = tf.random.normal([1000, 1000])
matrix2 = tf.random.normal([1000, 1000])

# Perform matrix multiplication using GPU
result = tf.matmul(matrix1, matrix2)
print(result)
```

**步骤4：部署该应用程序到Kubernetes集群**

最后，你需要将编写好的支持GPU的应用程序部署到Kubernetes集群中。首先，构建Docker镜像并推送到Docker仓库。然后，编写应用程序的Deployment清单文件，并应用到Kubernetes集群中。

```shell
docker build -t your-docker-username/gpu-app .
docker push your-docker-username/gpu-app
```

Deployment清单文件示例：

```yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: gpu-app
spec:
replicas: 1
template:
metadata:
labels:
app: gpu-app
spec:
containers:
- name: gpu-app
image: your-docker-username/gpu-app
```

应用Deployment清单文件到Kubernetes集群中：
```shell
kubectl apply -f gpu-app-deployment.yaml
```

在这篇文章中，我们介绍了如何在Kubernetes集群中实现client server runtime process占用GPU的过程，从配置集群到部署应用程序的所有步骤。希望这些信息对你有所帮助！