在Kubernetes (K8S) 环境中使用VMware GPU虚拟化部署，是为了在容器化应用中使用GPU加速功能，从而提高应用程序的性能。在这篇文章中，我将向你介绍如何实现这一目标。

首先，我们来看一下整个流程，可以用以下表格展示步骤：

| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装NVIDIA驱动和NVIDIA容器运行时（nvidia-container-runtime） |
| 2 | 部署NVIDIA GPU插件 |
| 3 | 创建包含GPU资源的Pod |

下面我们来详细介绍每个步骤需要做什么，以及需要使用的代码示例：

### 步骤 1：安装NVIDIA驱动和NVIDIA容器运行时

首先，安装NVIDIA GPU驱动：
```shell
# 安装NVIDIA驱动
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-driver
```

接下来，安装NVIDIA容器运行时：
```shell
# 添加NVIDIA容器运行时仓库
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-container-runtime/gpgkey | sudo apt-key add -
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-container-runtime/$distribution/nvidia-container-runtime.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-runtime.list

# 安装NVIDIA容器运行时
sudo apt-get update
sudo apt-get install nvidia-container-runtime
```

### 步骤 2：部署NVIDIA GPU插件

部署NVIDIA GPU插件需要使用Helm进行安装，首先安装Helm (如果未安装)：
```shell
# 下载并安装Helm
curl https://raw.githubusercontent.com/helm/helm/master/scripts/get-helm-3 | bash
```

然后，添加NVIDIA GPU插件的Helm仓库：
```shell
# 添加NVIDIA GPU插件的Helm仓库
helm repo add nvdp https://nvidia.github.io/k8s-device-plugin
helm repo update
```

最后，通过Helm安装NVIDIA GPU插件：
```shell
# 安装NVIDIA GPU插件
helm install nvidia-device-plugin nvdp/nvidia-device-plugin --set nvidia-driver.enabled=true
```

### 步骤 3：创建包含GPU资源的Pod

在创建Pod时，需要为容器指定GPU资源，可以通过在容器定义中添加`resources`字段来实现：
```yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: gpu-pod
spec:
containers:
- name: gpu-container
image: my-gpu-image
resources:
limits:
nvidia.com/gpu: 1
```

将上述内容保存为`gpu-pod.yaml`文件，然后使用`kubectl`命令创建Pod：
```shell
# 创建包含GPU资源的Pod
kubectl apply -f gpu-pod.yaml
```

通过以上步骤，你就成功地在Kubernetes环境中使用VMware GPU虚拟化部署了。希望这篇文章能够帮助你理解整个过程，并成功实现你的目标。祝你好运！