Драйверы для групп нод с GPU в кластере Managed Kubernetes

Вы можете создать кластеры Managed Kubernetes на облачном сервере с GPU:

с предустановленными драйверами — модули ядра в предустановленных драйверах зависят от архитектуры графического процессора;
без предустановленных драйверов — вы самостоятельно выбираете и устанавливаете драйверы. Для групп нод с GPU без драйверов недоступно автоматическое масштабирование кластера.

Модули ядра в предустановленных драйверах

Модули ядра в предустановленных драйверах могут быть:

проприетарными — используются в графических процессорах с архитектурой на базе Pascal, Maxwell и Volta;
открытыми — используются в графических процессорах с архитектурой Turing и более поздними.

Среди доступных 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 документации NVIDIA®.

Установить драйверы

Чтобы самостоятельно установить драйвер, используйте приложение NVIDIA® GPU Operator.

Подключитесь к кластеру.
Установите менеджер пакетов Helm версии 3.7.0 и выше.

Добавьте репозиторий nvidia в Helm:

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

Обновите репозиторий nvidia в Helm:
```
helm repo update
```
Установите NVIDIA GPU Operator и укажите драйвер GPU нужной версии:
```
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, в таблице GPU Operator Component Matrix документации NVIDIA®.

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

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

Убедитесь, что приложение CUDA VectorAdd успешно завершено — статус пода должен быть Completed:
```
kubectl get pods
```
В ответе у пода cuda-vectoradd будет статус Completed:
```
NAME                                  READY   STATUS        RESTARTS   AGE
cuda-vectoradd                        0/1     Completed     0          51s
```