**实现在Kubernetes 1.13版本上使用GPU的步骤**
在Kubernetes中使用GPU可以帮助我们加快计算速度，特别是在深度学习、机器学习等领域。在Kubernetes 1.13版本中，支持GPU的部署已经变得更加简单和方便。下面我将为你介绍如何在Kubernetes 1.13版本上实现GPU的使用。
**步骤概览**
| 步骤 | 描述 |
|----|----|
| 1 | 部署Nvidia GPU设备插件 |
| 2 | 部署Nvidia Device Plugin Daemonset |
| 3 | 部署GPU支持的Pod |
**具体步骤**
**Step 1: 部署Nvidia GPU设备插件**
首先，我们需要部署Nvidia GPU设备插件，这样Kubernetes才能识别和管理GPU资源。
```bash
$ kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/k8s-device-plugin/v1.13/nvidia-device-plugin.yml
```
这行命令会从NVIDIA的GitHub仓库中下载最新的nvidia-device-plugin.yml文件并在Kubernetes中创建相关资源。
**Step 2: 部署Nvidia Device Plugin Daemonset**
接着，我们需要通过Daemonset在每个节点上部署Nvidia Device Plugin，以绑定GPU资源。
```bash
$ kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/k8s-device-plugin/v1.13/nvidia-device-plugin-ds.yml
```
这行命令同样会从NVIDIA的GitHub仓库中下载并创建Daemonset资源。
**Step 3: 部署GPU支持的Pod**
现在，我们已经可以在Kubernetes集群中创建支持GPU的Pod，以便使用GPU资源。
```yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: gpu-pod
spec:
containers:
- name: gpu-container
image: nvidia/cuda:10.1-runtime
resources:
limits:
nvidia.com/gpu: 1
```
在以上的YAML配置中，我们指定了一个名为`gpu-pod`的Pod，并定义了一个名为`gpu-container`的容器。我们指定了该容器使用nvidia/cuda:10.1-runtime镜像，并设置了GPU资源的限制为1个。
最后，使用以下命令在Kubernetes中创建该Pod。
```bash
$ kubectl create -f gpu-pod.yaml
```
这样，你的应用程序就能够在Kubernetes集群中使用GPU资源了。
总结一下，要在Kubernetes 1.13版本上实现GPU的使用，首先需要部署Nvidia GPU设备插件，然后通过Daemonset在每个节点上部署Nvidia Device Plugin，最后创建支持GPU的Pod来使用GPU资源。希望这篇文章可以帮助你顺利地在Kubernetes中使用GPU。如果有任何疑问或问题，请随时向我提问。祝你好运！
在Kubernetes中使用GPU可以帮助我们加快计算速度，特别是在深度学习、机器学习等领域。在Kubernetes 1.13版本中，支持GPU的部署已经变得更加简单和方便。下面我将为你介绍如何在Kubernetes 1.13版本上实现GPU的使用。
**步骤概览**
| 步骤 | 描述 |
|----|----|
| 1 | 部署Nvidia GPU设备插件 |
| 2 | 部署Nvidia Device Plugin Daemonset |
| 3 | 部署GPU支持的Pod |
**具体步骤**
**Step 1: 部署Nvidia GPU设备插件**
首先，我们需要部署Nvidia GPU设备插件，这样Kubernetes才能识别和管理GPU资源。
```bash
$ kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/k8s-device-plugin/v1.13/nvidia-device-plugin.yml
```
这行命令会从NVIDIA的GitHub仓库中下载最新的nvidia-device-plugin.yml文件并在Kubernetes中创建相关资源。
**Step 2: 部署Nvidia Device Plugin Daemonset**
接着，我们需要通过Daemonset在每个节点上部署Nvidia Device Plugin，以绑定GPU资源。
```bash
$ kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/k8s-device-plugin/v1.13/nvidia-device-plugin-ds.yml
```
这行命令同样会从NVIDIA的GitHub仓库中下载并创建Daemonset资源。
**Step 3: 部署GPU支持的Pod**
现在，我们已经可以在Kubernetes集群中创建支持GPU的Pod，以便使用GPU资源。
```yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: gpu-pod
spec:
containers:
- name: gpu-container
image: nvidia/cuda:10.1-runtime
resources:
limits:
nvidia.com/gpu: 1
```
在以上的YAML配置中，我们指定了一个名为`gpu-pod`的Pod，并定义了一个名为`gpu-container`的容器。我们指定了该容器使用nvidia/cuda:10.1-runtime镜像，并设置了GPU资源的限制为1个。
最后，使用以下命令在Kubernetes中创建该Pod。
```bash
$ kubectl create -f gpu-pod.yaml
```
这样，你的应用程序就能够在Kubernetes集群中使用GPU资源了。
总结一下，要在Kubernetes 1.13版本上实现GPU的使用，首先需要部署Nvidia GPU设备插件，然后通过Daemonset在每个节点上部署Nvidia Device Plugin，最后创建支持GPU的Pod来使用GPU资源。希望这篇文章可以帮助你顺利地在Kubernetes中使用GPU。如果有任何疑问或问题，请随时向我提问。祝你好运！
