tocdepth

2

Установить и протестировать NVIDIA GPU Operator

В инструкции описана установка плагина NVIDIA GPU Operator в кластер и проверка поддержки CUDA.

Установить плагин

1. Создайте группу узлов c GPU.

   Опция GPU доступна только при выделенной квоте, подробнее — в разделе Квоты.

2. Подключитесь к кластеру.

3. Создайте пространство имен gpu-operator:

   kubectl create ns gpu-operator
   

4. Перезапишите label:

   kubectl label --overwrite ns gpu-operator pod-security.kubernetes.io/enforce=privileged
   

5. В личном кабинете перейдите в кластер, для которого создали группу узлов с GPU.

6. Перейдите на вкладку Плагины и в разделе Доступные для установки выберите NVIDIA GPU Operator.

7. Нажмите Установить и подтвердите действие.

8. Дождитесь, когда состояние плагина изменится на «Установлен».

Протестировать плагин

Для тестирования корректной работы плагина развернем небольшое приложение CUDA, выполняющее простое сложение векторов.

1. Создайте спецификацию cuda-vector-add.yaml:

   apiVersion: v1
   kind: Pod
   metadata:
     name: cuda-vector-add
   spec:
     restartPolicy: OnFailure
     containers:
       - name: cuda-vector-add
         image: "registry.k8s.io/cuda-vector-add:v0.1"
         resources:
           limits:
             nvidia.com/gpu: 1
   

2. Создайте под:

   kubectl create -f cuda-vector-add.yaml
   

3. Проверьте логи:

   kubectl logs -f cuda-vector-add
   

   Результат:

   [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
   

Была ли статья полезной?

Да Нет

Предыдущая статья

NVIDIA GPU Operator

Следующая статья

Platform V Batch

Запустили Evolution free tier
для Dev & Test

Получить