Kubernetes-v1.8对GPU的支持

概述

针对 Kubernetes 1.8

在人工智能和深度学习领域，算法工程师对 GPU 的使用越来越多，因此用户也希望通过 Kubernetes 来为模型训练任务申请 GPU 资源。

Kubernetes 支持 GPU 有几个前提条件。

1. 工作Node需要安装Nvidia的驱动程序
2. 工作Node的kubelet需要在启动参数增加 --feature-gates="Accelerators=true"
3. 工作Node安装Nvidia-docker

alpha.kubernetes.io/nvdia-gpu 是 Nvidia GPU 的资源名称。

GPU 目前还有一些限制。

1. 只能通过limits字段来配置，还不支持request
2. 容器和容器之间，以及Pod之间也不共享GPU
3. 容器只能请求整数个GPU
4. 集群需要运行相同型号的GPU硬件

容器需要访问 CUDA 库，一般来说 CUDA 库可以安装在工作 Node 上然后通过 hostPath 来挂载，又或者按照不同的 GPU 版本等在镜像里安装。

参考资料

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