一、安装

1.1、kubernetes硬件支持问题说明

Kubernetes目前主要在很小程度上支持CPU和内存的发现。Kubelet本身处理的设备非常少。
Kubernetes对于硬件都使用都依赖于硬件厂商的自主研发kubernetes插件，通过硬件厂商的插件从而让kubernetes进行硬件支持。

实现的逻辑如下：

1.2、适用于Kubernetes的NVIDIA设备插件说明

Kubernetes的NVIDIA设备插件是一个Daemonset，允许您自动：

公开群集的每个节点上的GPU数量
跟踪GPU的运行状况
在Kubernetes集群中运行启用GPU的容器。
该存储库包含NVIDIA的Kubernetes设备插件的官方实现。

1.3、使用Kubernetes的NVIDIA设备插件条件(官方)

运行Kubernetes NVIDIA设备插件的先决条件列表如下所述：

• NVIDIA驱动程序?= 361.93
• nvidia-docker version> 2.0（请参阅如何安装及其先决条件）
• docker配置了nvidia作为默认运行时。
• Kubernetes版本>= 1.11

运行nvidia-docker 2.0 先决条件列表如下所述：

• 内核版本> 3.10的GNU / Linux x86_64
• Docker> = 1.12
• 采用架构的NVIDIA GPU> Fermi（2.1）
• NVIDIA驱动程序?= 361.93（旧版本未经测试）

1.4、删除nvidia-docker 1.0

在继续之前，必须彻底删除nvidia-docker软件包的1.0版。
您必须停止并删除所有使用nvidia-docker 1.0启动的容器。

1.4.1、Ubuntu发行版删除nvidia-docker 1.0

docker volume ls -q -f driver = nvidia-docker | xargs -r -I {} -n1 docker ps -q -a -f volume = {} | xargs -r docker rm -f
sudo apt-get purge nvidia-docker

1.4.2、CentOS发行版删除nvidia-docker 1.0

docker volume ls -q -f driver=nvidia-docker | xargs -r -I{} -n1 docker ps -q -a -f volume={} | xargs -r docker rm -f
sudo yum remove nvidia-docker

1.5、安装nvidia-docker 2.0

确保已为您的发行版安装了NVIDIA驱动程序和受支持的Docker 版本（请参阅先决条件）。
如果有自定义/etc/docker/daemon.json，则nvidia-docker2程序包可能会覆盖它，先做好相关备份。

1.5.1、Ubuntu发行版安装nvidia-docker 2.0

安装nvidia-docker2软件包并重新加载Docker守护程序配置：

sudo apt-get install nvidia-docker2
sudo pkill -SIGHUP dockerd

1.5.2、CentOS发行版安装nvidia-docker 2.0

安装nvidia-docker2软件包并重新加载Docker守护程序配置：

sudo yum install nvidia-docker2
sudo pkill -SIGHUP dockerd

1.5.3、较旧版本的Docker安装nvidia-docker 2.0（不推荐）

如果必须要使用旧版本的docker进行安装nvidia-docker 2.0
必须固定nvidia-docker2以及nvidia-container-runtime安装时的版本，例如：

sudo apt-get install -y nvidia-docker2=2.0.1+docker1.12.6-1 nvidia-container-runtime=1.1.0+docker1.12.6-1

使用

apt-cache madison nvidia-docker2 nvidia-container-runtime

或

yum search --showduplicates nvidia-docker2 nvidia-container-runtime

列出可用版本。

基本用法
nvidia-docker向Docker守护程序注册一个新的容器运行时。使用时必须选择nvidia运行时docker run：

docker run --runtime=nvidia --rm nvidia/cuda nvidia-smi

nvidia-docker 2.0安装和使用方法详见《docker在Ubuntu下1小时快速学习》

二、配置

2.1、配置docker

需要启用nvidia运行时作为节点上的默认运行时。需要编辑docker守护进程配置文件，该文件通常出现在/etc/docker/daemon.json,配置内容如下：

{
    "default-runtime": "nvidia",
    "runtimes": {
        "nvidia": {
            "path": "/usr/bin/nvidia-container-runtime",
            "runtimeArgs": []
        }
    }
}

如果runtimes不存在，请重新安装nvidia-docker，或参考nvidia-docker官方页面

2.2、Kubernetes启用GPU支持

在您希望使用的所有 GPU节点上启用此选项后，您可以通过部署以下Daemonset在群集中启用GPU支持：

 kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/k8s-device-plugin/v1.11/nvidia-device-plugin.yml

2.3、运行GPU作业

可以使用资源属性nvidia.com/gpu配置，来通过容器级资源使用NVIDIA GPU要求：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: gpu-pod
spec:
  containers:
    - name: cuda-container
      image: nvidia/cuda:9.0-devel
      resources:
        limits:
          nvidia.com/gpu: 2 #请求2个GPU
    - name: digits-container
      image: nvidia/digits:6.0
      resources:
        limits:
          nvidia.com/gpu: 2 #请求2个GPU

警告： 如果在使用带有NVIDIA映像的设备插件时，未配置GPU请求个数，则宿主机上所有GPU都将暴露在容器内。

2.4、Kubernetes运行GPU容器

2.4.1、使用告示

• Nvidia的GPU设备插件功能是Kubernetes v1.11的测试版
• NVIDIA设备插件仍被视为测试版并且缺失
  • 更全面的GPU健康检查功能
  • GPU清理功能
  • ...
• 仅为官方NVIDIA设备插件提供支持。

2.4.2、kubernetes在依赖Docker下运行GPU容器

1、获取镜像

方法1，从Docker Hub中提取预构建的映像：

docker pull nvidia/k8s-device-plugin:1.11

方法2，不使用镜像，采用官方build方法：

docker build -t nvidia/k8s-device-plugin:1.11 https://github.com/NVIDIA/k8s-device-plugin.git#v1.11

方法3，采用自定义build文件方法：

git clone https://github.com/NVIDIA/k8s-device-plugin.git && cd k8s-device-plugin
docker build -t nvidia/k8s-device-plugin:1.11 .

2、在本地运行

docker run --security-opt=no-new-privileges --cap-drop=ALL --network=none -it -v /var/lib/kubelet/device-plugins:/var/lib/kubelet/device-plugins nvidia/k8s-device-plugin:1.11

3、kubernetes部署为守护进程集：

kubectl create -f nvidia-device-plugin.yml

2.4.3、kubernetes不依赖Docker下运行GPU容器

1、构建

C_INCLUDE_PATH=/usr/local/cuda/include LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64 go build

2、在本地运行

./k8s-device-plugin

Kubernetes1.11.1 使用Nvidia显卡配置方法

原文：https://www.cnblogs.com/hzw97/p/11726193.html