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Co-authored-by: Naoki Oketani <okepy.naoki@gmail.com>
This commit is contained in:
TAKAHASHI Shuuji
@@ -58,7 +58,7 @@ spec:
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- Kubernetesのノードに、AMDのGPUのLinuxドライバーがあらかじめインストール済みでなければならない。
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クラスターが起動して上記の要件が満たされれば、以下のコマンドを実行することでAMDのデバイスプラグインがデプロイできます。
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クラスターが起動して上記の要件が満たされれば、以下のコマンドを実行することでAMDのデバイスプラグインをデプロイできます。
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```shell
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kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/RadeonOpenCompute/k8s-device-plugin/v1.10/k8s-ds-amdgpu-dp.yaml
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@@ -78,7 +78,7 @@ kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/RadeonOpenCompute/k8s-device
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- Kubernetesのノードに、[nvidia-docker 2.0](https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker)があらかじめインストール済みでなければならない。
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- KubeletはコンテナランタイムにDockerを使用しなければならない。
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- `nvidia-container-runtime`の[デフォルトランタイム](https://github.com/NVIDIA/k8s-device-plugin#preparing-your-gpu-nodes)として、runcの代わりにDockerを設定しなければならない。
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- NVIDIAのmドライバーのバージョンが次の条件を満たさなければならない ~= 384.81。
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- NVIDIAのドライバーのバージョンが次の条件を満たさなければならない ~= 384.81。
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クラスターが起動して上記の要件が満たされれば、以下のコマンドを実行することでNVIDIAのデバイスプラグインがデプロイできます。
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@@ -92,7 +92,7 @@ kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/k8s-device-plugin/1.0
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[GCEで使用されるNVIDIAのGPUデバイスプラグイン](https://github.com/GoogleCloudPlatform/container-engine-accelerators/tree/master/cmd/nvidia_gpu)は、nvidia-dockerを必要としないため、KubernetesのContainer Runtime Interface(CRI)と互換性のある任意のコンテナランタイムで動作するはずです。このデバイスプラグインは[Container-Optimized OS](https://cloud.google.com/container-optimized-os/)でテストされていて、1.9以降ではUbuntu向けの実験的なコードも含まれています。
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以下のコマンドを実行すると、NVIDIAのドライバとデバイスプラグインがインストールできます。
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以下のコマンドを実行すると、NVIDIAのドライバーとデバイスプラグインをインストールできます。
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```shell
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# NVIDIAドライバーをContainer-Optimized OSにインストールする
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@@ -111,7 +111,7 @@ Googleは、GKE上でNVIDIAのGPUを使用するための[手順](https://cloud.
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## 異なる種類のGPUを搭載するクラスター
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クラスター上の別のノードに異なる種類のGPUが搭載されている場合、 [NodeラベルとNodeセレクター](/docs/tasks/configure-pod-container/assign-pods-nodes/)を使用することで、Podを適切なノードにスケジューリングできます。
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クラスター上の別のノードに異なる種類のGPUが搭載されている場合、[NodeラベルとNodeセレクター](/docs/tasks/configure-pod-container/assign-pods-nodes/)を使用することで、Podを適切なノードにスケジューリングできます。
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以下に例を示します。
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