使用GPU节点

可通过以下方式在UK8s中使用GPU云主机作为集群节点：

• 创建集群
• 新增Node节点
• 添加已有主机

镜像说明

在UK8s集群中使用高性价比显卡的云主机机型（如高性价比显卡3、高性价比显卡5、高性价比显卡6）作为节点时，需使用标准镜像Ubuntu 20.04-高性价比。

• 高性价比显卡支持可用区
  • 华北二A
  • 上海二B
  • 北京二B

创建集群

创建集群时，在Node节点配置中，选择机型为“GPU型G”，然后选择具体的GPU卡型及配置。

注：如果选择了高性价比显卡，需要在节点镜像中使用标准镜像Ubuntu 20.04-高性价比。

新增Node节点

在已有集群中新增Node节点时，选择机型为“GPU型G”，然后选择具体的GPU卡型及配置。

添加已有主机

将已创建的GPU云主机添加进已有集群，选择合适的节点镜像。

使用说明

1. 默认情况下，容器之间不共享 GPU，每个容器可以请求一个或多个 GPU。无法请求 GPU 的一小部分。
2. 集群的 Master 节点暂不支持 GPU 机型。
3. UK8S提供的标准镜像中，已安装nvidia驱动，并且，集群中默认安装了nvidia-device-plugin组件，GPU资源添加到集群后可以被自动识别和注册。
4. 如何验证GPU节点的正常使用：

   1. 查看节点是否具有nvidia.com/gpu的资源。

   2. 运行如下示例使用nvidia.com/gpu资源类型请求 NVIDIA GPU，并查看日志结果是否正确。

   $ cat <<EOF | kubectl apply -f -
   apiVersion: v1
   kind: Pod
   metadata:
     name: gpu-pod
   spec:
     restartPolicy: Never
     containers:
       - name: cuda-container
         image: uhub.an-link.com/uk8s/cuda-sample:vectoradd-cuda10.2
         resources:
           limits:
             nvidia.com/gpu: 1 # requesting 1 GPU
     tolerations:
     - key: nvidia.com/gpu
       operator: Exists
       effect: NoSchedule
   EOF

   $ kubectl logs gpu-pod
   [Vector addition of 50000 elements]
   Copy input data from the host memory to the CUDA device
   CUDA kernel launch with 196 blocks of 256 threads
   Copy output data from the CUDA device to the host memory
   Test PASSED
   Done