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Faça a gestão das cargas de trabalho de contentores de GPU

Pode ativar e gerir recursos da unidade de processamento de gráficos (GPU) nos seus contentores. Por exemplo, pode preferir executar blocos de notas de inteligência artificial (IA) e aprendizagem automática (AA) num ambiente de GPU. O suporte de GPU está ativado por predefinição no dispositivo isolado do Google Distributed Cloud (GDC).

Antes de começar

Para implementar GPUs nos seus contentores, tem de ter o seguinte:

A função de administrador do espaço de nomes (namespace-admin) para implementar cargas de trabalho de GPU no espaço de nomes do seu projeto.
O caminho kubeconfig para o cluster do Kubernetes de metal exposto. Inicie sessão e gere o ficheiro kubeconfig se não tiver um.

Configure um contentor para usar recursos da GPU

Para usar GPUs num contentor, conclua os seguintes passos:

Confirme se os nós do cluster do Kubernetes suportam a sua atribuição de recursos de GPU:
```
kubectl describe nodes NODE_NAME
```
Substitua NODE_NAME pelo nó que gere as GPUs que quer inspecionar.

A saída relevante é semelhante ao seguinte fragmento:
```
Capacity:
  nvidia.com/gpu-pod-NVIDIA_A100_80GB_PCIE: 1
Allocatable:
  nvidia.com/gpu-pod-NVIDIA_A100_80GB_PCIE: 1
```
Adicione os campos .containers.resources.requests e .containers.resources.limits à especificação do contentor. Uma vez que o cluster do Kubernetes está pré-configurado com máquinas de GPU, a configuração é a mesma para todas as cargas de trabalho:
```
 ...
 containers:
 - name: CONTAINER_NAME
   image: CONTAINER_IMAGE
   resources:
     requests:
       nvidia.com/gpu-pod-NVIDIA_A100_80GB_PCIE: 1
     limits:
       nvidia.com/gpu-pod-NVIDIA_A100_80GB_PCIE: 1
 ...
```
Substitua o seguinte:
- CONTAINER_NAME: o nome do contentor.
- CONTAINER_IMAGE: a imagem do contentor para aceder às máquinas com GPU. Tem de incluir o caminho do registo de contentores e a versão da imagem, como REGISTRY_PATH/hello-app:1.0.
Os contentores também requerem autorizações adicionais para aceder às GPUs. Para cada contentor que solicite GPUs, adicione as seguintes autorizações à especificação do contentor:
```
...
securityContext:
 seLinuxOptions:
   type: unconfined_t
...
```
Aplique o ficheiro de manifesto do contentor:
```
kubectl apply -f CONTAINER_MANIFEST_FILE \
    -n NAMESPACE \
    --kubeconfig CLUSTER_KUBECONFIG
```
Substitua o seguinte:
- CONTAINER_MANIFEST_FILE: o ficheiro YAML para o recurso personalizado da carga de trabalho do contentor.
- NAMESPACE: o espaço de nomes do projeto no qual implementar as cargas de trabalho do contentor.
- CLUSTER_KUBECONFIG: o ficheiro kubeconfig para o cluster do Kubernetes bare metal para o qual está a implementar cargas de trabalho de contentores.

Verifique se os pods estão em execução e a usar as GPUs:

kubectl get pods -A | grep CONTAINER_NAME \
    -n NAMESPACE \
    --kubeconfig CLUSTER_KUBECONFIG

A saída relevante é semelhante ao seguinte fragmento:

Port:           80/TCP
Host Port:      0/TCP
State:          Running
Ready:          True
Restart Count:  0
Limits:
  nvidia.com/gpu-pod-NVIDIA_A100_80GB_PCIE:  1
Requests:
  nvidia.com/gpu-pod-NVIDIA_A100_80GB_PCIE:  1