图灵汇官网

在当今快速发展的人工智能领域，计算资源尤其是GPU资源的需求日益增长。对于运维工程师来说，掌握在Kubernetes集群中管理和配置GPU资源的技能变得至关重要。本文将介绍在KubeSphere平台上，利用Kubernetes的生态和工具，实现GPU资源的高效管理和应用部署。

核心议题概览：

1. 集群扩展与GPU节点整合：通过KubeKey工具，为AI应用提供硬件支持，扩展Kubernetes集群并集成具备GPU能力的节点。
2. GPU资源的Kubernetes集成：利用Helm安装NVIDIA GPU Operator，简化GPU资源的调用和管理。
3. 实战部署Ollama：在KubeSphere上部署专为AI大模型设计的管理工具Ollama，验证GPU资源的调度和使用效率。

实验环境配置：

• 操作系统：openEuler 22.03 LTS SP3 x86_64
• KubeSphere：v3.4.1
• Kubernetes：v1.28.8
• KubeKey：v3.1.1
• Containerd：1.7.13
• NVIDIA GPU Operator：v24.3.0
• NVIDIA 显卡驱动：550.54.15

实践步骤：

1. 准备GPU Worker节点：使用入门级GPU显卡的虚拟机作为集群Worker节点，尽管性能不及高端型号，但足以满足学习和开发需求。
2. 操作系统初始化：根据指南完成openEuler系统的初始化配置，并确保系统升级。
3. 使用KubeKey扩容GPU节点：通过修改配置文件和执行命令，将GPU节点加入现有Kubernetes集群。
4. 验证集群状态：通过KubeSphere控制台和kubectl命令行，检查集群节点信息和状态。
5. 安装NVIDIA GPU Operator：手动安装显卡驱动，并使用Helm安装GPU Operator，实现GPU资源的调度和管理。
6. GPU功能验证测试：通过CUDA示例测试，验证Kubernetes集群是否能正确创建和使用GPU资源的Pod。
7. KubeSphere部署Ollama：结合实际需求，在K8s集群上部署Ollama，进行大模型管理。

自动化工具：

文章中所有操作步骤已编排为自动化脚本，包括NVIDIA GPU Operator的离线部署配置和Ansible自动化配置工具。

通过本文的学习，您将掌握在云原生环境中管理GPU资源的知识和技巧，为AI应用的快速发展提供支持。