本页介绍如何将节点池与 NVIDIA 图形处理器 (GPU) 硬件加速器搭配使用,为您的 Knative serving 容器实例提供计算能力,从而推动图片识别、自然语言处理等深度学习任务以及其他计算密集型任务的顺利完成。
向 GKE 集群添加具有 GPU 的节点池
让管理员创建一个具有 GPU 的节点池:
设置服务以使用 GPU
您可以在部署新服务、更新现有服务或部署修订版本时,使用 Google Cloud 控制台或 Google Cloud CLI 为服务指定使用 GPU 的资源限制。
控制台
- 前往 Knative serving
点击创建服务,以显示“创建服务”表单。
在服务设置部分:
- 选择具有支持 GPU 的节点池的 GKE 集群。
- 为您的服务指定名称。
- 点击下一步以转到下一部分。
在配置服务的第一个修订版本部分:
- 添加容器映像网址。
- 点击高级设置,然后在已分配的 GPU 菜单中选择要分配给服务的 GPU 数量。
点击下一步以转到下一部分。
在配置此服务的触发方式部分,选择您想使用哪个连接来调用服务。
点击创建以将映像部署到 Knative serving,然后等待部署完成。
命令行
您可以使用 gcloud run services describe
命令和 --format=export
标志将现有服务的配置下载到的 YAML 文件中。然后,您可以使用 gcloud run services replace
命令修改该 YAML 文件并部署这些更改。您必须确保仅修改指定的属性。
将服务配置下载到本地工作区上名为
service.yaml
的文件中:gcloud run services describe SERVICE --format export > service.yaml
将 SERVICE 替换为您的 Knative serving 服务的名称。
在本地文件中,更新
nvidia.com/gpu
属性:apiVersion: serving.knative.dev/v1 kind: Service metadata: name: SERVICE_NAME spec: template: spec: containers: – image: IMAGE_URL resources: limits: nvidia.com/gpu: "GPU_UNITS"
将 GPU_UNITS 替换为 Kubernetes GPU 单元中所需的 GPU 值。例如,指定
1
表示 1 个 GPU。通过运行以下命令来部署 YAML 文件并为您的服务换用新配置:
gcloud run services replace service.yaml
如需详细了解 GPU 性能和费用,请参阅 GPU。