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探索GPU资源在Kubernetes集群中的高效利用与管理

随着人工智能、机器学习和AI大模型技术的迅速发展，对计算资源的需求日益增长。特别地，处理大规模数据和复杂算法的AI大模型对GPU资源的依赖性显著增强。因此，运维工程师掌握如何在Kubernetes集群上管理和配置GPU资源，以及如何高效部署依赖这些资源的应用，已成为关键技能。

本文旨在深入探讨如何在KubeSphere平台上，利用Kubernetes的强大生态系统和工具，实现GPU资源的管理和应用部署。以下是本文的核心主题：

1. 集群扩容与GPU节点集成：通过KubeKey工具扩展Kubernetes集群并增加具备GPU能力的Worker节点，为AI应用提供必要的硬件支持。
2. GPU资源的Kubernetes集成：使用Helm安装和配置NVIDIA GPU Operator，旨在简化Kubernetes集群中GPU资源的调用和管理。
3. 实战部署：Ollama大模型管理工具：在KubeSphere上部署Ollama，一个专门针对AI大模型设计的管理工具，以验证GPU资源是否能够被正确调度和高效使用。

实践与挑战

为了适应资源和成本的限制，实践过程中采用了两台配备入门级GPU显卡的虚拟机作为集群的Worker节点。尽管这些显卡在性能上不及高端型号，但它们足以满足多数学习和开发任务的需求。这样的配置为深入探索Kubernetes集群中GPU资源的管理和调度策略提供了宝贵的机会。

扩容GPU Worker节点

前置条件与操作系统初始化配置

• 准备带有显卡的Worker节点：通过增加两台配备入门级GPU显卡的虚拟机作为集群的Worker节点。
• 操作系统初始化配置：参照Kubernetes集群节点openEuler 22.03 LTS SP3系统初始化指南完成初始化配置。在能联网的环境下确保操作系统升级，并重启节点。

使用KubeKey扩充GPU Worker节点

• 修改集群配置文件：在Control-1节点，使用KubeKey部署时的配置文件，添加新Worker节点的信息。
• 执行增加节点的命令：根据修改后的配置文件，使用KubeKey命令将新增的Worker节点加入集群。

验证集群状态

• KubeSphere管理控制台验证：通过登录KubeSphere管理控制台，检查集群中可用节点的详细信息。
• kubectl命令行验证：在Control-1节点运行kubectl命令，获取Kubernetes集群的节点信息，验证节点状态与配置。

配置NVIDIA GPU Operator

• 安装NVIDIA显卡驱动：虽然NVIDIA GPU Operator支持自动安装显卡驱动，但考虑到openEuler系统的兼容性，需手动安装显卡驱动。
• 安装GPU Operator：通过Helm安装NVIDIA GPU Operator，确保集群节点能够正确识别和管理GPU资源。

GPU资源验证与测试

• 测试CUDA基础镜像：验证Kubernetes是否能正确创建并运行使用GPU资源的Pod。
• 执行GPU应用程序示例：通过简单的CUDA示例，测试Pod是否能有效利用GPU资源进行计算。
• 部署Ollama大模型管理工具：在KubeSphere上部署Ollama，验证其在集群中对GPU资源的调度与优化能力。

自动化工具

所有操作步骤已被编排为自动化脚本，包括NVIDIA GPU Operator的离线部署、Ansible自动化配置GPU节点以及Ansible自动化配置K8s集群节点，以提高部署效率和一致性。

通过上述实践与讨论，读者将获得在云原生环境中管理GPU资源的知识和技能，从而推动AI应用的快速开发与优化。