为 DRA 工作负载准备 GKE 基础架构

本文档介绍了如何手动设置 Google Kubernetes Engine (GKE) 基础设施以支持 动态资源分配 (DRA)。 设置步骤包括创建使用 GPU 的节点池，以及安装 DRA 驱动程序。

本文档适用于 希望使用专用硬件设备创建基础设施的 平台管理员， 应用运维人员可以在工作负载中声明这些设备。

限制

存在以下限制：

准备工作

在开始之前，请确保您已执行以下任务：

  • 启用 Google Kubernetes Engine API。
    • 启用 Google Kubernetes Engine API
  • 如需使用 Google Cloud CLI 执行此任务， 请安装并 初始化 gcloud CLI。如果您之前安装了 gcloud CLI，请通过运行 gcloud components update 命令来获取最新 版本。较早版本的 gcloud CLI 可能不支持运行本文档中的命令。

  • 拥有运行 1.35 或更高版本的 GKE Standard 集群。您还可以 创建区域级集群。

  • 安装 Helm。 如果您使用 Cloud Shell，则 Helm 已安装。

创建具有 GPU 的 GKE 节点池

本部分介绍了如何创建 GPU 节点池并安装相应的 DRA 驱动程序。本部分中的步骤仅适用于您手动创建的节点池。如需创建支持 DRA 的 GPU 节点池，您必须执行以下操作：

  • 停用自动 GPU 驱动程序安装：在 --accelerator 标志中指定 gpu-driver-version=disabled 选项。
  • 停用 GPU 设备插件：将 gke-no-default-nvidia-gpu-device-plugin=true 节点标签添加到节点 池。
  • 运行 DRA 驱动程序 DaemonSet：将 nvidia.com/gpu.present=true 节点标签添加到节点池。
  • 配置自动扩缩：如需在节点池中使用集群自动扩缩器， 请将 cloud.google.com/gke-nvidia-gpu-dra-driver=true 节点标签添加到 节点池。集群自动扩缩器使用此节点标签来识别运行 GPU 的 DRA 驱动程序的节点。

如需创建和配置 GPU 节点池，请按以下步骤操作：

  1. 创建 GPU 节点池。以下示例命令会创建具有不同配置的节点池：

    • 创建一个具有 g2-standard-24 实例的节点池，该实例具有两个 L4 GPU：

      gcloud container node-pools create NODEPOOL_NAME \
    --cluster=CLUSTER_NAME \
    --location=CONTROL_PLANE_LOCATION \
    --node-locations=NODE_LOCATION1,NODE_LOCATION2,... \
    --machine-type="g2-standard-24" \
    --accelerator="type=nvidia-l4,count=2,gpu-driver-version=disabled" \
    --num-nodes="1" \
    --node-labels=gke-no-default-nvidia-gpu-device-plugin=true,nvidia.com/gpu.present=true

      替换以下内容：

      • NODEPOOL_NAME：节点池的名称。
      • CLUSTER_NAME：您的集群的名称。
      • CONTROL_PLANE_LOCATION：集群控制平面所在的区域或可用区，例如 us-central1 或 us-central1-a。
      • NODE_LOCATION1,NODE_LOCATION2,...：一个逗号分隔列表，其中包含与控制平面位于同一区域的可用区，用于在其中创建节点。选择具有 GPU 可用性的可用区。

    • 创建一个具有 a2-ultragpu-1g 实例的自动扩缩节点池，每个实例中有一个 NVIDIA A100 (80 GB) GPU：

      gcloud container node-pools create NODEPOOL_NAME \
    --cluster=CLUSTER_NAME \
    --location=CONTROL_PLANE_LOCATION \
    --node-locations=NODE_LOCATION1,NODE_LOCATION2,... \
    --enable-autoscaling \
    --max-nodes=5 \
    --machine-type="a2-ultragpu-1g" \
    --accelerator="type=nvidia-a100-80gb,count=1,gpu-driver-version=disabled" \
    --num-nodes="1" \
    --node-labels=gke-no-default-nvidia-gpu-device-plugin=true,nvidia.com/gpu.present=true,cloud.google.com/gke-nvidia-gpu-dra-driver=true

  2. 手动安装 NVIDIA GPU 驱动程序。

  3. 安装 DRA 驱动程序。

安装 DRA 驱动程序

  1. 拉取并更新包含 NVIDIA DRA 驱动程序的 Helm 图表：

    helm repo add nvidia https://helm.ngc.nvidia.com/nvidia \
    && helm repo update

  2. 安装版本为 25.8.0 或更高版本的 NVIDIA DRA GPU 驱动程序：

    helm install nvidia-dra-driver-gpu nvidia/nvidia-dra-driver-gpu \
    --version="25.8.0" --create-namespace --namespace=nvidia-dra-driver-gpu \
    --set nvidiaDriverRoot="/home/kubernetes/bin/nvidia/" \
    --set gpuResourcesEnabledOverride=true \
    --set resources.computeDomains.enabled=false \
    --set kubeletPlugin.priorityClassName="" \
    --set 'kubeletPlugin.tolerations[0].key=nvidia.com/gpu' \
    --set 'kubeletPlugin.tolerations[0].operator=Exists' \
    --set 'kubeletPlugin.tolerations[0].effect=NoSchedule'

    对于 Ubuntu 节点，请在 --set nvidiaDriverRoot 标志中指定 "/opt/nvidia" 目录路径。

验证您的基础架构是否已为 DRA 做好准备

  1. 验证您的 DRA 驱动程序 Pod 是否正在运行：

    kubectl get pods -n nvidia-dra-driver-gpu

    输出类似于以下内容：

    NAME                                         READY   STATUS    RESTARTS   AGE
nvidia-dra-driver-gpu-kubelet-plugin-52cdm   1/1     Running   0          46s

  2. 确认 ResourceSlice 列出了您添加的硬件设备：

    kubectl get resourceslices -o yaml

    输出类似于以下内容：

    apiVersion: v1
items:
- apiVersion: resource.k8s.io/v1
  kind: ResourceSlice
  metadata:
  # Multiple lines are omitted here.
  spec:
    devices:
    - attributes:
        architecture:
          string: Ada Lovelace
        brand:
          string: Nvidia
        cudaComputeCapability:
          version: 8.9.0
        cudaDriverVersion:
          version: 13.0.0
        driverVersion:
          version: 580.65.6
        index:
          int: 0
        minor:
          int: 0
        pcieBusID:
          string: "0000:00:03.0"
        productName:
          string: NVIDIA L4
        resource.kubernetes.io/pcieRoot:
          string: pci0000:00
        type:
          string: gpu
        uuid:
          string: GPU-ccc19e5e-e3cd-f911-65c8-89bcef084e3f
      capacity:
        memory:
          value: 23034Mi
      name: gpu-0
    - attributes:
        architecture:
          string: Ada Lovelace
        brand:
          string: Nvidia
        cudaComputeCapability:
          version: 8.9.0
        cudaDriverVersion:
          version: 13.0.0
        driverVersion:
          version: 580.65.6
        index:
          int: 1
        minor:
          int: 1
        pcieBusID:
          string: "0000:00:04.0"
        productName:
          string: NVIDIA L4
        resource.kubernetes.io/pcieRoot:
          string: pci0000:00
        type:
          string: gpu
        uuid:
          string: GPU-f783198d-42f9-7cef-9ea1-bb10578df978
      capacity:
        memory:
          value: 23034Mi
      name: gpu-1
    driver: gpu.nvidia.com
    nodeName: gke-cluster-1-dra-gpu-pool-b56c4961-7vnm
    pool:
      generation: 1
      name: gke-cluster-1-dra-gpu-pool-b56c4961-7vnm
      resourceSliceCount: 1
kind: List
metadata:
  resourceVersion: ""

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