如需版本資訊，請參閱「Distributed Cloud connected 版本資訊」。

管理 GPU 工作負載

本頁說明如何在 Google Distributed Cloud connected 上管理圖形處理器 (GPU) 工作負載。如要使用這項功能，您必須具備含有 GPU 的 Distributed Cloud 連線硬體設定。詳情請參閱「規劃硬體設定」。

Distributed Cloud 連線工作負載可在容器和虛擬機器上執行：

在容器中執行的 GPU 工作負載。Distributed Cloud connected 叢集上的所有 GPU 資源，一開始都會分配給在容器中執行的工作負載。Distributed Cloud connected 內含執行 GPU 型容器化工作負載的 GPU 驅動程式。在每個容器中，GPU 程式庫都會掛接在 /opt/nvidia。
在虛擬機器上執行的 GPU 工作負載。如要在虛擬機器上執行 GPU 工作負載，您必須將目標 Distributed Cloud connected 節點上的 GPU 資源分配給虛擬機器，詳情請參閱本頁稍後內容。這麼做會略過內建的 GPU 驅動程式，並直接將 GPU 傳遞至虛擬機器。您必須在每個虛擬機器的客體作業系統上手動安裝相容的 GPU 驅動程式。您也必須取得所有授權，才能在虛擬機器上執行專用 GPU 驅動程式。

如要確認 Distributed Cloud connected 節點上是否有 GPU，請確認節點是否具有 vm.cluster.gke.io.gpu=true 標籤。如果節點上沒有標籤，表示對應的 Distributed Cloud 連結實體機器未安裝 GPU。

分配 GPU 資源

根據預設，叢集內每個節點上的所有 GPU 資源都會分配給容器化工作負載。如要自訂每個節點的 GPU 資源分配，請完成本節中的步驟。

設定 GPU 資源分配

如要在 Distributed Cloud 連線節點上分配 GPU 資源，請使用下列指令編輯目標節點上的 GPUAllocation 自訂資源：
```
kubectl edit gpuallocation NODE_NAME --namespace vm-system
```
請將 NODE_NAME 改成目標 Distributed Cloud 節點的名稱。

在下列範例中，指令的輸出內容會顯示原廠預設的 GPU 資源分配。根據預設，所有 GPU 資源都會分配給容器化 (pod) 工作負載，不會分配給虛擬機器 (vm) 工作負載：
```
...
spec:
  pod:   2  # Number of GPUs allocated for container workloads
  vm:    0  # Number of GPUs allocated for VM workloads
```
請依下列方式設定 GPU 資源分配：
- 如要將 GPU 資源分配給容器化工作負載，請增加 pod 欄位的值，並減少 vm 欄位的值，兩者增減的量須相同。
- 如要將 GPU 資源分配給虛擬機器工作負載，請增加 vm 欄位的值，並減少 pod 欄位的值，增減幅度相同。
分配的 GPU 資源總數不得超過節點執行的實體 Distributed Cloud 連線機器上安裝的 GPU 數量；否則，節點會拒絕無效的分配。

在下列範例中，有兩項 GPU 資源已從容器化 (pod) 工作負載重新分配至虛擬機器 (vm) 工作負載：
```
...
spec:
  pod:   0  # Number of GPUs allocated for container workloads
  vm:    2  # Number of GPUs allocated for VM workloads
```
完成後，將修改後的 GPUAllocation 資源套用至叢集，並等待狀態變更為 AllocationFulfilled。

檢查 GPU 資源分配

如要檢查 GPU 資源分配情形，請使用下列指令：

kubectl describe gpuallocations NODE_NAME --namespace vm-system

將 NODE_NAME 替換為目標 Distributed Cloud 連線節點的名稱。

指令會傳回類似以下範例的輸出內容：

 Name:         mynode1
 ...
 spec:
   node:  mynode1
   pod:   2  # Number of GPUs allocated for container workloads
   vm:    0  # Number of GPUs allocated for VM workloads
 Status:
   Allocated:  true
   Conditions:
     Last Transition Time:  2022-09-23T03:14:10Z
     Message:
     Observed Generation:   1
     Reason:                AllocationFulfilled
     Status:                True
     Type:                  AllocationStatus
     Last Transition Time:  2022-09-23T03:14:16Z
     Message:
     Observed Generation:   1
     Reason:                DeviceStateUpdated
     Status:                True
     Type:                  DeviceStateUpdated
   Consumption:
     pod:         0/2   # Number of GPUs currently consumed by container workloads
     vm:          0/0   # Number of GPUs currently consumed by VM workloads
   Device Model:  NVIDIA L4
 Events:          <none>

設定容器以使用 GPU 資源

如要設定在 Distributed Cloud 上執行的容器，使其連線使用 GPU 資源，請按照下列範例設定規格，然後套用至叢集：

  apiVersion: v1
  kind: Pod
  metadata:
    name: my-gpu-pod
  spec:
    containers:
    - name: my-gpu-container
      image: CUDA_TOOLKIT_IMAGE
      command: ["/bin/bash", "-c", "--"]
      args: ["while true; do sleep 600; done;"]
      env:
      resources:
        requests:
        GPU_MODEL: 2
        limits:
        GPU_MODEL: 2
    nodeSelector:
      kubernetes.io/hostname: NODE_NAME

更改下列內容：

CUDA_TOOLKIT_IMAGE：NVIDIA CUDA 工具包映像檔的完整路徑和名稱。CUDA 工具包版本必須與 Distributed Cloud 連線叢集上執行的 NVIDIA 驅動程式版本相符。如要判斷 NVIDIA 驅動程式版本，請參閱「Distributed Cloud 版本資訊」。如要尋找相符的 CUDA Toolkit 版本，請參閱「CUDA 相容性」。
NODE_NAME：目標 Distributed Cloud 連線節點的名稱。
GPU_MODEL：安裝在目標 Distributed Cloud 連線機器中的 NVIDIA GPU 型號。在此版本中，NVIDIA L4 GPU 僅支援 nvidia.com/gpu-pod-NVIDIA_L4 值。

設定虛擬機器以使用 GPU 資源

如要設定在 Distributed Cloud 連線執行的虛擬機器，以使用 GPU 資源，請按照下列範例設定其 VirtualMachine 資源規格，然後套用至叢集：

apiVersion: vm.cluster.gke.io/v1
kind: VirtualMachine
...
spec:
  ...
  gpu:
    model: GPU_MODEL
    quantity: 2