Container Service for Kubernetes As GPUs NVIDIA do Container Service for Kubernetes aceleram cargas de trabalho com uso intensivo de computação, como computação científica e renderização de gráficos. O Container Service for Kubernetes oferece agendamento unificado e O&M para recursos de GPU otimizados para computação de vários modelos, melhorando a utilização do cluster de GPU. Este tópico explica como adicionar nós de GPU a um cluster.
Pré-requisitos
Um ACK Pro cluster ou ACK dedicated cluster (no longer available for creation) foi criado.
Crie um pool de nós de GPU
Faça logon no ACK console. No painel de navegação à esquerda, clique em Clusters.
Na página Clusters, clique no nome do seu cluster. No painel de navegação à esquerda, clique em .
-
Clique em Create Node Pool. Defina Instance Type como Elastic GPU Service e Expected Nodes com a quantidade desejada. Consulte crie e gerencie um pool de nós para outros parâmetros.
Consulte GPU instance types supported by ACK.
NotaSe nenhum tipo de instância estiver disponível, selecione um vSwitch diferente.
Em nós Ubuntu 22.04 ou RHEL 9.3 de 64 bits, o NVIDIA Device Plugin define
NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=allpara pods por padrão. A execução desystemctl daemon-reloadousystemctl daemon-reexecno nó pode causar perda de acesso ao dispositivo GPU, interrompendo o NVIDIA Device Plugin. Consulte O que faço se o erro "Failed to initialize NVML: Unknown Error" ocorrer quando eu execute um contêiner GPU?.
Visualize dispositivos GPU conectados
Após criar o pool de nós, visualize os dispositivos de GPU conectados a cada nó.
Faça logon no ACK console. No painel de navegação à esquerda, clique em Clusters.
Na página Clusters, clique no nome do seu cluster. No painel de navegação à esquerda, clique em .
Clique em Details na coluna Actions para visualizar os dispositivos de GPU conectados. Para encontrar o modelo da GPU, clique no ID da instância ECS para abrir a página de detalhes da instância. Na aba Instance Details, verifique o campo GPU em Configuration Information. Por exemplo,
GPU: NVIDIA T4paraecs.gn6i-c4g1.xlarge.