当今期间机器学习和深度学习技能应用越来越广泛，GPU 资源也日渐成为 AI 计算的主要驱动力。在多用户 Kubernetes 集群中共享 GPU 资源是非常有必要的技能，它可以最大化资源的利用，从而低落硬件和能耗成本。本文将详细解说如何在 Kubernetes 中实现 GPU 资源的共享。
1. 配置 GPU 资源
首先，你必要正确配置你的 Kubernetes 节点以便支持 GPU 操纵。这包括安装正确的驱动步伐，安装 CUDA 和 cuDNN 等音视频库并启用 NVIDIA Docker。使能 GPU 设备也可以利用 Kubernetes 的 Node Feature Discovery (NFD) 插件来探测 GPU 设备并标注标签，以便调度器选择带有 GPU 设备的节点。
2. 设置 GPU 请求和限定资源
在 Kubernetes Pod 中指定 GPU 资源请求和限定是至关重要的。设置请求资源允许 Kubernetes 调度器知道 Pod 必要多少 GPU 资源，并在查找节点时思量最小 GPU 数量。同时，通过设置限定资源可以确保节点不会超负荷运行，从而避免体系瓦解和数据丢失等题目。
例如，以下 YAML 配置文件将在 Kubernetes 中创建一个要求一个 Nvidia Tesla V100 GPU 的Pod ，并将内存请求和CPU资源限定设置为1GB和0.5个CPU：
免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。 |
