如何在GPU上运行K8S
随着机器学习和深度学习等计算密集型工作负载的增加，GPU在计算领域扮演着越来越重要的角色。Kubernetes（K8S）是一个用于管理容器化应用程序的开源平台，那么如何在GPU上运行K8S呢？下面我们将逐步介绍这个过程。
步骤|操作
---|---
1|安装NVIDIA GPU驱动
2|安装CUDA Toolkit
3|安装Docker和nvidia-docker2
4|安装NVIDIA Container Runtime
5|安装Kubernetes
1. 安装NVIDIA GPU驱动：
首先，我们需要安装适用于您的GPU型号的NVIDIA GPU驱动程序。
```
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y ubuntu-drivers-common
sudo ubuntu-drivers autoinstall
```
2. 安装CUDA Toolkit：
CUDA Toolkit是NVIDIA提供的GPU计算平台，我们需要安装它来支持GPU计算。
```
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-ubuntu1804.pin
sudo mv cuda-ubuntu1804.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-repo-ubuntu1804_10.0.130-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804_10.0.130-1_amd64.deb
sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda
```
3. 安装Docker和nvidia-docker2：
接下来，安装Docker和nvidia-docker2，以支持在GPU上运行容器。
```
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y docker.io
sudo apt-get install -y nvidia-docker2
sudo pkill -SIGHUP dockerd
```
4. 安装NVIDIA Container Runtime：
安装NVIDIA Container Runtime来支持在Kubernetes中运行GPU容器。
```
wget -O nvidia-container-runtime.deb https://nvidia.github.io/nvidia-container-runtime/gpgkey | sudo apt-key add -
echo "deb https://nvidia.github.io/libnvidia-container/ubuntu18.04/$(arch) /" > /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-runtime.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-container-runtime
```
5. 安装Kubernetes：
最后，安装Kubernetes并启动集群。
```
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y apt-transport-https curl
curl -s https://packages.cloud.google.com/apt/doc/apt-key.gpg | sudo apt-key add -
echo "deb http://apt.kubernetes.io/ kubernetes-xenial main" > /etc/apt/sources.list.d/kubernetes.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y kubelet kubeadm kubectl
sudo kubeadm init
```
经过以上步骤，您的Kubernetes集群已经在GPU上运行成功。通过合理配置Pod中的资源请求和限制，您可以充分利用GPU进行计算密集型任务。
希望这篇文章可以帮助您成功在GPU上运行Kubernetes集群，享受GPU带来的高性能计算体验！
随着机器学习和深度学习等计算密集型工作负载的增加，GPU在计算领域扮演着越来越重要的角色。Kubernetes（K8S）是一个用于管理容器化应用程序的开源平台，那么如何在GPU上运行K8S呢？下面我们将逐步介绍这个过程。
步骤|操作
---|---
1|安装NVIDIA GPU驱动
2|安装CUDA Toolkit
3|安装Docker和nvidia-docker2
4|安装NVIDIA Container Runtime
5|安装Kubernetes
1. 安装NVIDIA GPU驱动：
首先，我们需要安装适用于您的GPU型号的NVIDIA GPU驱动程序。
```
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y ubuntu-drivers-common
sudo ubuntu-drivers autoinstall
```
2. 安装CUDA Toolkit：
CUDA Toolkit是NVIDIA提供的GPU计算平台，我们需要安装它来支持GPU计算。
```
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-ubuntu1804.pin
sudo mv cuda-ubuntu1804.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-repo-ubuntu1804_10.0.130-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804_10.0.130-1_amd64.deb
sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda
```
3. 安装Docker和nvidia-docker2：
接下来，安装Docker和nvidia-docker2，以支持在GPU上运行容器。
```
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y docker.io
sudo apt-get install -y nvidia-docker2
sudo pkill -SIGHUP dockerd
```
4. 安装NVIDIA Container Runtime：
安装NVIDIA Container Runtime来支持在Kubernetes中运行GPU容器。
```
wget -O nvidia-container-runtime.deb https://nvidia.github.io/nvidia-container-runtime/gpgkey | sudo apt-key add -
echo "deb https://nvidia.github.io/libnvidia-container/ubuntu18.04/$(arch) /" > /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-runtime.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-container-runtime
```
5. 安装Kubernetes：
最后，安装Kubernetes并启动集群。
```
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y apt-transport-https curl
curl -s https://packages.cloud.google.com/apt/doc/apt-key.gpg | sudo apt-key add -
echo "deb http://apt.kubernetes.io/ kubernetes-xenial main" > /etc/apt/sources.list.d/kubernetes.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y kubelet kubeadm kubectl
sudo kubeadm init
```
经过以上步骤，您的Kubernetes集群已经在GPU上运行成功。通过合理配置Pod中的资源请求和限制，您可以充分利用GPU进行计算密集型任务。
希望这篇文章可以帮助您成功在GPU上运行Kubernetes集群，享受GPU带来的高性能计算体验！
