前提条件

• 购买GPU类型节点，具体请参见购买节点。
• 安装gpu-beta插件，安装时注意要选择节点上GPU对应的驱动，具体请参见gpu-beta。

使用GPU

创建工作负载申请GPU资源，可按如下方法配置，指定显卡的数量。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: gpu-test
  namespace: default
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: gpu-test
  template:
    metadata:
      labels:
        app: gpu-test
    spec:
      containers:
      - image: nginx:perl
        name: container-0
        resources:
          requests:
            cpu: 250m
            memory: 512Mi
            nvidia.com/gpu: 1   # 申请GPU的数量
          limits:
            cpu: 250m
            memory: 512Mi
            nvidia.com/gpu: 1   # GPU数量的使用上限
      imagePullSecrets:
      - name: default-secret

通过 nvidia.com/gpu 指定申请GPU的数量，支持申请设置为小于1的数量，比如 nvidia.com/gpu: 0.5，这样可以多个Pod共享使用GPU。

指定nvidia.com/gpu后，在调度时不会将负载调度到没有GPU的节点。如果缺乏GPU资源，会报类似“0/2 nodes are available: 2 Insufficient nvidia.com/gpu.”的Kubernetes事件。

在CCE控制台使用GPU资源，只需在创建负载时，勾选GPU配额，并指定使用的比例即可，如下图所示。

图1 使用GPU

GPU节点标签

购买GPU节点后，CCE会给节点打上对应标签，如下所示，不同类型的GPU节点有不同标签。

图2 GPU节点标签

在使用GPU时，可以根据标签让Pod与节点亲和，从而让Pod选择正确的节点，如下所示。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: gpu-test
  namespace: default
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: gpu-test
  template:
    metadata:
      labels:
        app: gpu-test
    spec:
      nodeSelector:
        accelerator: nvidia-t4
      containers:
      - image: nginx:perl
        name: container-0
        resources:
          requests:
            cpu: 250m
            memory: 512Mi
            nvidia.com/gpu: 1   # 申请GPU的数量
          limits:
            cpu: 250m
            memory: 512Mi
            nvidia.com/gpu: 1   # GPU数量的使用上限
      imagePullSecrets:
      - name: default-secret