# Kubernetes调用GPU资源简介

Kubernetes（K8S）是一种开源的容器编排引擎，可用于自动化部署、扩展和管理容器化应用程序。在某些情况下，应用程序可能需要利用GPU资源进行计算，例如机器学习和深度学习等任务。本文将介绍如何在K8S集群中调用GPU资源，并指导您完成相应的设置。

## 步骤概览

以下是在K8S中调用GPU资源的整体流程：

| 步骤 | 操作 |
|------|--------------------------------------------------|
| 1 | 配置GPU节点 |
| 2 | 部署GPU设备插件 |
| 3 | 创建GPU资源调度器 |
| 4 | 分配GPU资源给应用程序 |

## 具体步骤及代码示例

### 步骤1：配置GPU节点

首先，您需要在您的K8S集群中配置支持GPU资源的节点。这可能涉及到购买支持GPU的物理服务器或为现有服务器添加GPU设备。确保节点上已经正确安装GPU驱动程序。

### 步骤2：部署GPU设备插件

接下来，您需要部署GPU设备插件，以便Kubernetes能够识别和管理GPU资源。一种常用的GPU设备插件是NVIDIA GPU设备插件。您可以使用以下命令在您的K8S集群中部署该插件：

```bash
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/k8s-device-plugin/v0.9.0/nvidia-device-plugin.yml
```

### 步骤3：创建GPU资源调度器

为了确保应用程序能够正确调度到支持GPU资源的节点上，您需要创建GPU资源调度器。您可以使用以下代码创建一个GPU资源调度器：

```yaml
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: DaemonSet
metadata:
name: nvidia-gpu
namespace: kube-system
labels:
app: nvidia-gpu
spec:
template:
spec:
containers:
- name: nvidia-gpu
image: nvidia/k8s-device-plugin:1.12
securityContext:
privileged: true
volumeMounts:
- name: device-plugin
mountPath: /var/lib/kubelet/device-plugins
volumes:
- name: device-plugin
hostPath:
path: /var/lib/kubelet/device-plugins
hostNetwork: true
```

在上述配置中，我们创建了一个DaemonSet，确保每个节点上都能运行GPU资源调度器。

### 步骤4：分配GPU资源给应用程序

最后，您可以为您的应用程序分配GPU资源。您可以通过在Pod的配置文件中添加以下代码来请求GPU资源：

```yaml
resources:
limits:
nvidia.com/gpu: 1
```

在上述示例中，我们请求一个GPU资源，您可以根据实际情况进行调整。

通过以上步骤，您已经成功地配置了Kubernetes集群以使用GPU资源。现在您可以在应用程序中利用这些资源进行计算，从而提升性能和效率。

希望以上指南对您有所帮助！祝您在Kubernetes中调用GPU资源方面取得成功！