• Русский
  • Конфигурация

    Конфигурации, описанные в этой статье, относятся исключительно к стороне бизнес-приложения.

    Содержание

    Конфигурации Pod: Аннотации

    АргументТипОписаниеПример
    nvidia.com/use-gpuuuidStringЕсли задано, устройства, выделенные этому pod, должны быть одним из UUID, определённых в этой строке."GPU-AAA,GPU-BBB"
    nvidia.com/nouse-gpuuuidStringЕсли задано, устройства, выделенные этому pod, НЕ будут входить в UUID, определённые в этой строке."GPU-AAA,GPU-BBB"
    nvidia.com/nouse-gputypeStringЕсли задано, устройства, выделенные этому pod, НЕ будут входить в типы, определённые в этой строке."Tesla V100-PCIE-32GB, NVIDIA A10"
    nvidia.com/use-gputypeStringЕсли задано, устройства, выделенные этому pod, ДОЛЖНЫ быть одним из типов, определённых в этой строке."Tesla V100-PCIE-32GB, NVIDIA A10"
    hami.io/node-scheduler-policyStringПолитика планирования узлов GPU: "binpack" выделяет pod на уже используемых GPU-узлах для выполнения. "spread" распределяет pod по разным GPU-узлам."binpack" или "spread"
    hami.io/gpu-scheduler-policyStringПолитика планирования GPU: "binpack" выделяет pod на одной и той же GPU-карте для выполнения. "spread" распределяет pod по разным GPU-картам."binpack" или "spread"
    nvidia.com/vgpu-modeStringТип vGPU-инстанса, который этот pod хочет использовать."hami-core" или "mig"

    Конфигурации контейнера: Env

    АргументТипОписаниеЗначение по умолчанию
    GPU_CORE_UTILIZATION_POLICYStringОпределяет политику использования ядер GPU:
    - "default": Политика использования по умолчанию.
    - "force": Ограничивает использование ядер ниже значения "nvidia.com/gpucores".
    - "disable": Игнорирует ограничение использования, заданное "nvidia.com/gpucores", во время выполнения задачи.
    "default"
    CUDA_DISABLE_CONTROLBooleanЕсли "true", HAMi-core не будет использоваться внутри контейнера, что приведёт к отсутствию изоляции и ограничения ресурсов (для целей отладки).false