在单机上使用kubeadm设置第二个带GPU资源的Kubernetes集群

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问题描述

在一台拥有Ubuntu 20.04 LTS、80 GB内存和RTX 3060显卡的机器上已经配置了一个多节点的Kubernetes集群。然而，他现在需要为一个使用GPU资源的Docker容器重新配置整个集群。他已经设置了Nvidia Docker容器，并确认容器可以使用GPU。他想知道如何在集群中添加使用GPU的容器，以及是应该将GPU节点添加到现有集群中，还是创建一个专门为此部署而设置的新集群。

解决方案

请注意以下操作可能涉及系统配置和集群操作，建议在操作前备份数据并仔细阅读相关文档。

步骤1：配置GPU节点到现有集群

如果你希望在现有的Kubernetes集群中添加使用GPU的容器，你可以考虑将GPU节点添加到现有集群中。以下是可能的步骤：
1. 启用GPU支持：确保你的节点已经安装了NVIDIA GPU驱动。你可以根据NVIDIA官方文档安装适合你GPU型号的驱动。
2. 设置Node Feature Discovery：Kubernetes默认情况下无法自动检测GPU核心和内存，因此你需要设置Node Feature Discovery。这可以通过安装适当的Node Feature Discovery Operator来实现。
3. 安装Nvidia GPU Operator：根据需要，你可以安装Nvidia GPU Operator。这个操作符可以在你的节点上构建和加载驱动，以便容器可以使用GPU。如果你已经手动安装了Nvidia GPU驱动，这个步骤可能是多余的。

步骤2：创建新的带GPU资源的集群

如果你希望将使用GPU的容器放置在一个独立的集群中，你可以考虑创建一个新的Kubernetes集群。以下是可能的步骤：
1. 安装kubeadm：如果你的机器上还没有kubeadm，你需要安装它。你可以根据Kubernetes官方文档进行安装。
2. 创建新集群：使用kubeadm创建一个新的Kubernetes集群，并确保在创建时启用GPU支持。你可以参考Kubeadm的文档以获取详细的步骤。
3. 配置容器：一旦集群创建完毕，你可以在其中配置容器以使用GPU资源。这可以通过在容器描述文件中添加GPU资源请求来实现。

步骤3：为指定命名空间分配GPU资源

如果你想要在现有集群中为特定的命名空间分配GPU资源，你可以考虑以下步骤：
1. 配置GPU资源限制：在命名空间的配置中，你可以使用Kubernetes资源限制来分配GPU资源。这可以通过在Pod描述文件中添加GPU资源限制来实现。示例：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: gpu-pod
  namespace: your-namespace
spec:
  containers:
    - name: gpu-container
      image: your-image
      resources:
        limits:
          nvidia.com/gpu: 1

上面的示例中，我们使用了nvidia.com/gpu: 1来限制容器只能使用一个GPU。