NVIDIA GPU 为例:
1. 安装 NVIDIA GPU 驱动:
- 在每个节点上安装适用于你的 NVIDIA GPU 的驱动。确保驱动版本与 CUDA 和 cuDNN 版本兼容。
2. 安装 NVIDIA Container Toolkit:
- 安装 NVIDIA Container Toolkit,它提供了容器中使用 GPU 的支持。
3. 为节点标记 GPU 资源:
- 通过节点的标签(label)或 taints,为节点标记 GPU 资源。这可以通过编辑节点的 YAML 文件或使用 kubectl label 和 kubectl taint 命令完成。
# 示例标记节点 node-1,该节点有 NVIDIA GPU
kubectl label nodes node-1 gpu=nvidia
或者
# 示例给节点 node-1 添加 GPU taint
kubectl taint nodes node-1 gpu=nvidia:NoSchedule
4. 在 Pod 中声明 GPU 使用:
- 在你的 Pod 配置中,声明使用 GPU 资源。这通常通过在容器规范中添加 resources 部分来完成。
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: gpu-pod
spec:
containers:
- name: gpu-container
image: your-gpu-enabled-image
resources:
limits:
nvidia.com/gpu: 1
上述配置表示该 Pod 使用一个 NVIDIA GPU。
这是 NVIDIA GPU 的示例,对于其他类型的扩展资源,步骤可能会有所不同。你需要查阅相应资源的文档,了解如何在 Kubernetes 中为节点发布这些资源。
需要注意的是,发布扩展资源的具体步骤可能因 Kubernetes 版本和所使用的设备类型而有所不同。请确保查阅相关文档以获取准确的配置信息。
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