#Установка

#Предварительные требования

• Доступ администратора к вашему кластеру ACP
• NvidiaDriver: v450+
• Версия ACP: v3.18,v4.0,v4.1

#Процедура

#Установка драйвера Nvidia на вашем GPU-узле

Рекомендуется воспользоваться руководством по установке на официальном сайте Nvidia

#Установка Nvidia Container Runtime

Рекомендуется воспользоваться руководством по установке Nvidia Container Toolkit

#Добавление библиотеки yum Nvidia на GPU-узле

Примечание: убедитесь, что GPU-узел может получить доступ к nvidia.github.io

distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/$distribution/libnvidia-container.repo | sudo tee /etc/yum.repos.d/nvidia-container-toolkit.repo
yum makecache -y

Когда появляется сообщение "Metadata cache created.", это означает, что добавление выполнено успешно.

#Установка Nvidia Container Runtime

yum install nvidia-container-toolkit -y

Когда появляется сообщение "Complete!", это означает, что установка выполнена успешно.

#Настройка containerd для использования Nvidia Container Runtime

nvidia-ctk runtime configure --runtime=containerd
systemctl restart containerd

#Загрузка Cluster plugin

#Загрузка Cluster plugin

Для получения дополнительной информации о загрузке кластерного плагина см. Загрузка Cluster Plugins

#Установка Alauda Build of NVIDIA GPU Device Plugin

1. Добавьте метку "nvidia-device-enable=pgpu" на GPU-узле для планирования nvidia-device-plugin.

   kubectl label nodes {nodeid} nvidia-device-enable=pgpu

   Примечание: на одном и том же узле не могут одновременно присутствовать метки gpu=on и nvidia-device-enable=pgpu.

2. Перейдите на страницу Administrator -> Marketplace -> Cluster Plugin, переключитесь на целевой кластер, а затем разверните кластерный плагин Alauda Build of NVIDIA GPU Device Plugin. Примечание: параметры формы развертывания можно оставить по умолчанию или изменить после того, как вы разберетесь, как их использовать.

3. Проверьте результат. Вы можете увидеть статус "Installed" в UI или проверить состояние pod:

   kubectl get pods -n kube-system | grep  "nvidia-device-plugin"

4. Наконец, при создании приложения в ACP вы сможете увидеть Extended Resources в форме ресурсов и затем выбрать GPU core.

#Установка Alauda Build of DCGM-Exporter

1. Перейдите на страницу Administrator -> Marketplace -> Cluster Plugin, переключитесь на целевой кластер, а затем разверните кластерный плагин Alauda Build of DCGM-Exporter: Задайте метки узла во всплывающей форме:

   • Ключ метки узла: nvidia-device-enable
   • Значение метки узла: pgpu

   Если вам нужно включить dcgm-exporter для Hami, можно добавить еще одну метку:

   • Ключ метки узла: gpu
   • Значение метки узла: on

2. Проверьте результат. Вы можете увидеть статус "Installed" в UI или проверить состояние pod:

   kubectl get pods -n kube-system | grep dcgm-exporter