---
title: 'Драйверы для групп нод с GPU в кластере Managed Kubernetes'
sidebar_label: 'Драйверы для групп нод с GPU'
description: 'Какие модули ядра используются в предустановленных драйверах и как установить драйверы самостоятельно'
sidebar_position: 13
toc_max_heading_level: 2
---

import Formbricks from '@theme/MDXComponents/Formbricks'

# Драйверы для групп нод с GPU в кластере Managed Kubernetes

Вы можете [создать кластеры Managed Kubernetes на облачном сервере с GPU](/managed-kubernetes/create/create-cloud-gpu-cluster.mdx):

* с предустановленными драйверами — [модули ядра в предустановленных драйверах](#kernel-modules-in-preinstalled-drivers) зависят от архитектуры графического процессора;
* без предустановленных драйверов — вы самостоятельно выбираете и [устанавливаете драйверы](#install-gpu-drivers). Для групп нод с GPU без драйверов недоступно [автоматическое масштабирование кластера](/managed-kubernetes/node-groups/autoscaling.mdx).

## Модули ядра в предустановленных драйверах \{#kernel-modules-in-preinstalled-drivers}

Модули ядра в предустановленных драйверах могут быть:

* проприетарными — используются в графических процессорах с архитектурой Pascal, Maxwell и Volta;
* открытыми — используются в графических процессорах с архитектурой Turing и всеми последующими поколениями архитектуры.

Среди [доступных GPU](/managed-kubernetes/create/create-cloud-gpu-cluster.mdx#available-gpu) только у графического процессора NVIDIA® GTX 1080 с архитектурой на базе Pascal проприетарные модули ядра, у остальных — открытые.

Подробнее о модулях ядра в инструкции [Kernel Modules](https://docs.nvidia.com/datacenter/tesla/driver-installation-guide/latest/kernel-modules.html#kernel-modules) документации NVIDIA®.

## Установить драйверы \{#install-gpu-drivers}

Чтобы самостоятельно установить драйвер, используйте приложение [NVIDIA® GPU Operator](https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/gpu-operator/overview.html).

1. [Подключитесь к кластеру](/managed-kubernetes/clusters/connect-to-cluster.mdx).

2. Установите менеджер пакетов [Helm](https://helm.sh/docs/intro/install/) версии 3.7.0 и выше.

3. Добавьте репозиторий `nvidia` в Helm:

   ```bash
   helm repo add nvidia https://helm.ngc.nvidia.com/nvidia
   ```

4. Обновите репозиторий `nvidia` в Helm:

   ```bash
   helm repo update
   ```

5. Установите NVIDIA GPU Operator и укажите драйвер GPU нужной версии:

   ```bash
   helm install \
     --namespace gpu-operator \
     --create-namespace \
     --set driver.version=<driver_version> \
     gpu-operator nvidia/gpu-operator
   ```

   Укажите `<driver_version>` — версия драйвера NVIDIA®. Можно посмотреть в строке NVIDIA GPU Driver таблицы [GPU Operator Component Matrix](https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/gpu-operator/latest/platform-support.html#gpu-operator-component-matrix) документации NVIDIA®.

6. Чтобы проверить правильность установки NVIDIA GPU Operator и драйвера GPU, запустите GPU-приложение. Например, приложение для сложения векторов CUDA VectorAdd:

   ```bash
   cat << EOF | kubectl create -f -
   apiVersion: v1
   kind: Pod
   metadata:
   name: cuda-vectoradd
   spec:
   restartPolicy: OnFailure
   containers:
   - name: cuda-vectoradd
       image: "nvidia/samples:vectoradd-cuda11.2.1"
       resources:
       limits:
           nvidia.com/gpu: 1
   EOF
   ```

7. Убедитесь, что работа приложения CUDA VectorAdd успешно завершена — статус пода должен быть `Completed`:

   ```bash
   kubectl get pods
   ```

   В ответе у пода `cuda-vectoradd` будет статус `Completed`:

   ```bash
   NAME                                  READY   STATUS        RESTARTS   AGE
   cuda-vectoradd                        0/1     Completed     0          51s
   ```

<Formbricks />