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    Container Service for Kubernetes:Upgrading the cGPU version of a node

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    Container Service for Kubernetes:Upgrading the cGPU version of a node

    Última atualização: Aug 28, 2026

    O compartilhamento e o agendamento de GPU em um cluster do Container Service for Kubernetes (ACK) exigem o cGPU em todos os nós com GPU. Atualize a versão do cGPU em um nó para manter o compartilhamento e o agendamento de GPU compatíveis com o driver NVIDIA, o kernel e a família de instâncias do nó.

    Pré-requisitos

    • cGPU instalado no nó que você deseja atualizar.

    • kubectl instalado e configurado para acessar o cluster.

    • Versão do cGPU a ser instalada compatível com o nó. Para obter detalhes, consulte Compatibilidade de versões do cGPU.

    Etapa 1: Atualizar o add-on do cGPU

    O add-on a ser atualizado depende do tipo de cluster. Atualize o add-on correspondente ao seu cluster.

    Tipo de cluster

    Método de atualização do add-on

    • ACK managed cluster Pro

    • ACK Edge cluster Pro

    Atualize o add-on ack-ai-installer. Para obter instruções, consulte Upgrade the GPU sharing component.

    ACK dedicated cluster

    Atualize o add-on ack-cgpu no console do ACK conforme descrito no procedimento a seguir.

    Para atualizar o add-on ack-cgpu em um ACK dedicated cluster

    1. Faça login no ACK console. No painel de navegação à esquerda, clique em Clusters.

    2. Na página Clusters, clique no nome do cluster. No painel de navegação à esquerda, clique em Applications > Helm.

    3. Na página Helm, localize o add-on ack-cgpu e clique em Update. Selecione a Version desejada e clique em OK.

    Etapa 2: Atualizar o cGPU nos nós existentes

    Após atualizar o add-on, atualize os nós com GPU existentes para que executem a nova versão do cGPU. Observe os pontos a seguir antes de atualizar um nó:

    • Cargas de trabalho de GPU: interrompa todas as cargas de trabalho de GPU no nó durante a atualização.

    • Ordem de implementação: atualize primeiro um único nó. Após verificar que as cargas de trabalho de GPU estão sendo executadas conforme o esperado, atualize os nós restantes em lotes.

    Método 1: Remover e readicionar o nó

    Aviso

    O Método 1 redefine o disco do sistema do nó. Se o disco do sistema contiver dados, faça backup deles antes de remover o nó.

    Remover o nó e adicioná-lo novamente

    1. Faça login no ACK console. No painel de navegação à esquerda, clique em Clusters.

    2. Na página Clusters, clique no nome do cluster. No painel de navegação à esquerda, clique em Nodes > Nodes.

    3. Na página Nodes, selecione o nó cGPU que deseja atualizar e clique em Batch Remove. Na caixa de diálogo Remove Node, selecione Drain Node.

    4. Readicione o nó removido ao pool de nós original. Para obter instruções, consulte Add existing nodes.

      Importante

      Adicione o nó no modo automático. O modo manual não redefine o nó.

    Verificar a versão do cGPU

    1. Execute o comando a seguir para verificar o status do Pod cgpu-installer no nó readicionado.

      kubectl get po -l name=cgpu-installer -n kube-system -o wide

      Saída de exemplo:

      NAME                   READY   STATUS    RESTARTS   AGE    IP                NODE                         NOMINATED NODE   READINESS GATES
cgpu-installer-*****   1/1     Running   0          4d2h   192.168.XXX.XX1   cn-beijing.192.168.XXX.XX1   <none>           <none>
cgpu-installer-**2     1/1     Running   0          4d2h   192.168.XXX.XX2   cn-beijing.192.168.XXX.XX2   <none>           <none>
cgpu-installer-**3     1/1     Running   0          4d2h   192.168.XXX.XX3   cn-beijing.192.168.XXX.XX3   <none>           <none>

    2. Execute o comando a seguir para acessar o Pod cgpu-installer. Substitua cgpu-installer-xxxxx pelo nome do Pod na saída anterior.

      kubectl exec -ti cgpu-installer-xxxxx -n kube-system -- bash

    3. Execute o comando a seguir para verificar a versão atual do cGPU.

      nsenter -t 1 -i -p -n -u -m -- cat /proc/cgpu_km/version

      Saída de exemplo:

      1.5.16
      Nota

      Para obter informações sobre a versão mais recente do cGPU, consulte ack-ai-installer.

    Compatibilidade de versões do cGPU

    A versão do cGPU deve ser compatível com o driver NVIDIA, a família de instâncias, o nvidia-container-toolkit e a versão do kernel do nó. Consulte a versão do cGPU que deseja instalar nas tabelas a seguir.

    Compatibilidade com drivers NVIDIA

    Versão do cGPU

    Drivers NVIDIA compatíveis

    1.5.20, 1.5.19, 1.5.18, 1.5.17, 1.5.16, 1.5.15, 1.5.13, 1.5.12, 1.5.11, 1.5.10, 1.5.9, 1.5.8, 1.5.7

    Suportado: Séries 460; séries 470; séries 510; séries 515; séries 525; séries 535; séries 550; séries 560; séries 565; séries 570; séries 575.

    1.5.6, 1.5.5, 1.5.3, 1.5.2, 1.0.10, 1.0.9, 1.0.8, 1.0.7, 1.0.6, 1.0.5

    Suportado: Séries 460; séries 470 <= 470.161.03; séries 510 <= 510.108.03; séries 515 <= 515.86.01; séries 525 <= 525.89.03. Não suportado: Séries 535; séries 550; séries 560; séries 565; séries 570; séries 575.

    1.0.3, 0.8.17, 0.8.13

    Suportado: Séries 460; séries 470 <= 470.161.03. Não suportado: Séries 510; séries 515; séries 525; séries 535; séries 550; séries 560; séries 565; séries 570; séries 575.

    Compatibilidade com famílias de instâncias

    A tabela a seguir lista a compatibilidade por família de instâncias, e não por tipo individual de instância.

    Versão do cGPU

    Famílias de instâncias compatíveis

    1.5.20, 1.5.19

    Suportado: gn6i / gn6e / gn6v / gn6t / ebmgn6i / ebmgn6t / ebmgn6e; gn7i / gn7 / gn7e / ebmgn7i / ebmgn7e; gn8t / ebmgn8t; gn8is / gn8v / ebmgn8is / ebmgn8v; gn8ia / ebmgn8ia; ebmgn9t.

    1.5.18, 1.5.17, 1.5.16, 1.5.15, 1.5.13, 1.5.12, 1.5.11, 1.5.10, 1.5.9

    Suportado: gn6i / gn6e / gn6v / gn6t / ebmgn6i / ebmgn6t / ebmgn6e; gn7i / gn7 / gn7e / ebmgn7i / ebmgn7e; gn8t / ebmgn8t; gn8is / gn8v / ebmgn8is / ebmgn8v; gn8ia / ebmgn8ia. Não suportado: ebmgn9t.

    1.5.8, 1.5.7

    Suportado: gn6i / gn6e / gn6v / gn6t / ebmgn6i / ebmgn6t / ebmgn6e; gn7i / gn7 / gn7e / ebmgn7i / ebmgn7e; gn8t / ebmgn8t; gn8is / gn8v / ebmgn8is / ebmgn8v. Não suportado: gn8ia / ebmgn8ia; ebmgn9t.

    1.5.6, 1.5.5, 1.5.3, 1.5.2, 1.0.10, 1.0.9, 1.0.8, 1.0.7, 1.0.6, 1.0.5, 1.0.3

    Suportado: gn6i / gn6e / gn6v / gn6t / ebmgn6i / ebmgn6t / ebmgn6e; gn7i / gn7 / gn7e / ebmgn7i / ebmgn7e. Não suportado: gn8t / ebmgn8t; gn8is / gn8v / ebmgn8is / ebmgn8v; gn8ia / ebmgn8ia; ebmgn9t.

    0.8.17, 0.8.13

    Suportado: gn6i / gn6e / gn6v / gn6t / ebmgn6i / ebmgn6t / ebmgn6e. Não suportado: gn7i / gn7 / gn7e / ebmgn7i / ebmgn7e; gn8t / ebmgn8t; gn8is / gn8v / ebmgn8is / ebmgn8v; gn8ia / ebmgn8ia; ebmgn9t.

    Compatibilidade com nvidia-container-toolkit

    Versão do cGPU

    Versões compatíveis do nvidia-container-toolkit

    1.5.20, 1.5.19, 1.5.18, 1.5.17, 1.5.16, 1.5.15, 1.5.13, 1.5.12, 1.5.11, 1.5.10, 1.5.9, 1.5.8, 1.5.7, 1.5.6, 1.5.5, 1.5.3, 1.5.2, 1.0.10

    Suportado: <= 1.10; 1.11 a 1.17.

    1.0.9, 1.0.8, 1.0.7, 1.0.6, 1.0.5, 1.0.3, 0.8.17, 0.8.13

    Suportado: <= 1.10. Não suportado: 1.11 a 1.17.

    Compatibilidade com versões do kernel

    Versão do cGPU

    Versões compatíveis do kernel

    1.5.20, 1.5.19, 1.5.18, 1.5.17, 1.5.16, 1.5.15, 1.5.13, 1.5.12, 1.5.11, 1.5.10, 1.5.9

    Suportado: kernel 3.x; kernel 4.x; kernel 5.x <= 5.15.

    1.5.8

    Suportado: kernel 3.x; kernel 4.x; kernel 5.x <= 5.10.

    1.5.7, 1.5.6, 1.5.5, 1.5.3, 1.5.2, 1.0.10, 1.0.9, 1.0.8, 1.0.7, 1.0.6, 1.0.5, 1.0.3

    Suportado: kernel 3.x; kernel 4.x; kernel 5.x <= 5.1.

    0.8.17

    Suportado: kernel 3.x; kernel 4.x; kernel 5.x <= 5.0.

    0.8.13, 0.8.12, 0.8.10

    Suportado: kernel 3.x; kernel 4.x. Não suportado: kernel 5.x.