CentOS 7 上使用 CUDA 时间切片技术实现 Kubernetes 中 NVIDIA GPU 共享访问

在 CentOS 7 上设置 Kubernetes 中的 NVIDIA GPU 共享访问，可以通过 CUDA 时间切片技术实现，以下步骤可以帮助您配置：

1. 安装 NVIDIA 驱动程序
   • 首先，确认您的 GPU 型号，并从 NVIDIA 官方网站下载相应的驱动程序。
   • 运行以下命令以启用 ELRepo 存储库：

sudo rpm --import https://www.elrepo.org/RPM-GPG-KEY-elrepo.org sudo rpm -Uvh http://www.elrepo.org/elrepo-release-7.0-3.el7.elrepo.noarch.rpm ```

• 安装 NVIDIA 驱动程序：
  • 对于 NVIDIA Tesla V100 GPU，可以运行以下命令：

sudo yum install kmod-nvidia nvidia-docker2 sudo reboot ``` - 对于其他 GPU 型号，将命令中的 'kmod-nvidia' 替换为相应的驱动程序名称。

• 验证驱动程序是否正确安装：

nvidia-smi ```

2. 安装 Docker 和 NVIDIA Docker v2
   • 安装 Docker：

sudo yum install docker sudo systemctl enable docker sudo systemctl start docker ```

• 安装 NVIDIA Docker v2：

distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.repo |
sudo tee /etc/yum.repos.d/nvidia-docker.repo sudo yum install -y nvidia-docker2 sudo pkill -SIGHUP dockerd ```

3. 配置 kubelet 以支持 GPU
   • 编辑 kubelet 配置文件（/etc/systemd/system/kubelet.service.d/10-kubeadm.conf），添加以下行：

Environment='KUBELET_EXTRA_ARGS=--feature-gates=DevicePlugins=true' ```

• 重启 kubelet 服务：

sudo systemctl daemon-reload sudo systemctl restart kubelet ```

4. 部署 NVIDIA Device Plugin for Kubernetes
   • 克隆 NVIDIA Device Plugin 的 GitHub 存储库：

git clone https://github.com/NVIDIA/k8s-device-plugin.git ```

• 部署设备插件：

kubectl create -f k8s-device-plugin/nvidia-device-plugin.yml ```

完成上述步骤后，您的 CentOS 7 上的 Kubernetes 集群应该已经配置了 NVIDIA GPU 的共享访问，并且支持 CUDA 时间切片技术。您可以通过在 Pod 规范中指定 GPU 资源请求来使用 GPU。例如，您可以在 Pod 的规范中添加以下内容来请求一个 GPU：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: gpu-pod
spec:
  containers:
  - name: gpu-container
    image: '<your_image>'
    resources:
      limits:
        nvidia.com/gpu: 1

请注意，上述步骤假设您已经在 CentOS 7 上安装了 Kubernetes 集群。如果您还没有安装 Kubernetes，请先按照 Kubernetes 官方文档进行安装。