当今时代机器学习和深度学习技术应用越来越广泛，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术，它可以最大化资源的利用，从而降低硬件和能耗成本。本文将详细讲解如何在 Kubernetes 中实现 GPU 资源的共享。
1. 配置 GPU 资源
首先，你需要正确配置你的 Kubernetes 节点以便支持 GPU 操作。这包括安装正确的驱动程序，安装 CUDA 和 cuDNN 等音视频库并启用 NVIDIA Docker。使能 GPU 设备也可以使用 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 请求和限制资源
在 Kubernetes Pod 中指定 GPU 资源请求和限制是至关重要的。设置请求资源允许 Kubernetes 调度器知道 Pod 需要多少 GPU 资源，并在查找节点时考虑最小 GPU 数量。同时，通过设置限制资源可以确保节点不会超负荷运行，从而避免系统崩溃和数据丢失等问题。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-572747.html
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资源限制设置为1GB和0.5个CPU：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-572747.html
apiVersion: v1
kind: Pod
到了这里，关于Kubernetes中怎么实现GPU卡资源共享，达到一卡多用的效果的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
