k8s调度gpu验证

K8S调度GPU验证

在Kubernetes（K8S）集群中，有时需要对GPU资源进行调度以支持机器学习等工作负载。本文将介绍如何在K8S集群中进行GPU资源调度的验证，以便让刚入行的小白快速上手。

整体流程
以下是K8S调度GPU验证的整体流程：

| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---------- |
| 1 | 创建GPU节点 |
| 2 | 部署GPU调度器 |
| 3 | 创建包含GPU资源的Pod |
| 4 | 验证Pod是否被正确调度 |

详细步骤及代码示例

1. 创建GPU节点：

首先，在K8S集群中创建一台包含GPU资源的节点，确保该节点已经安装好GPU驱动程序等相关环境。假设节点名称为“gpu-node”。

2. 部署GPU调度器：

在K8S集群中部署支持GPU资源调度的调度器，例如NVIDIA Device Plugin。以下是部署NVIDIA Device Plugin的代码示例：

```yaml
apiVersion: v1
kind: DaemonSet
metadata:
name: nvidia-device-plugin-daemonset
spec:
template:
spec:
containers:
- image: nvidia/k8s-device-plugin:1.11
name: nvidia-device-plugin
securityContext:
privileged: true
```

部署后，可以通过`kubectl get daemonset`命令来确认NVIDIA Device Plugin是否正常运行。

3. 创建包含GPU资源的Pod：

接下来，创建一个Pod，并申请GPU资源。以下是一个申请一个GPU资源的Pod示例：

```yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: gpu-pod
spec:
containers:
- name: gpu-container
image: nvidia/cuda:10.0-base
resources:
limits:
nvidia.com/gpu: 1
```

在这个示例中，定义了一个Pod，包含一个名为“gpu-container”的容器，该容器使用了NVIDIA提供的CUDA基础镜像，并申请了1个GPU资源。

4. 验证Pod是否被正确调度：

使用以下命令创建上述Pod，然后确认Pod是否被正确调度到了含有GPU资源的节点上：

```bash
kubectl apply -f gpu-pod.yaml
kubectl get pods -o wide
```

执行完上述命令后，可以通过`kubectl describe pod gpu-pod`来查看Pod的详细信息，确认Pod是否在具有GPU资源的节点上运行。

通过以上步骤，我们完成了K8S调度GPU验证的全过程。希望这篇文章能够帮助刚入行的小白快速理解并实践GPU资源在K8S集群中的调度。如果有任何疑问或需要进一步了解，欢迎随时向我提问。