nvidia/gpu-operator

GPU Operator 镜像说明

镜像概述

自GPU Operator v1.10.1版本起，Docker Hub将不再发布新的GPU Operator镜像。用户需迁移至NVIDIA NGC目录（NVIDIA GPU Cloud）中的官方镜像，镜像地址为：nvcr.io/nvidia/gpu-operator。NGC作为NVIDIA官方镜像仓库，提供更及时的更新、完整的版本支持和可靠的分发渠道，是部署GPU Operator的推荐来源。

核心变更说明

• 发布渠道迁移：v1.10.1及后续版本的GPU Operator镜像仅在NGC平台发布，Docker Hub停止接收新镜像更新。
• 官方支持保障：NGC镜像由NVIDIA官方维护，提供版本追溯、安全更新和技术支持，确保部署环境的稳定性。

使用场景

适用于所有基于Kubernetes集群部署GPU Operator的场景，包括：

• GPU资源管理与调度
• 容器化GPU应用部署
• 多节点GPU集群配置与监控

使用方法

前提条件

1. 拥有NGC账户（注册地址）
2. 已获取NGC API密钥（在NGC账户设置中生成）
3. 本地环境已安装Docker或容器运行时

获取NGC镜像

1. 登录NGC仓库

bash
docker login nvcr.io

• 用户名：输入$oauthtoken
• 密码：输入NGC账户的API密钥

2. 拉取GPU Operator镜像

bash
# 拉取最新版本
docker pull nvcr.io/nvidia/gpu-operator:latest

# 拉取指定版本（例如v23.9.0）
docker pull nvcr.io/nvidia/gpu-operator:v23.9.0

3. 验证镜像

bash
docker images | grep nvcr.io/nvidia/gpu-operator

Kubernetes部署示例

通过Helm部署时，指定NGC镜像地址：

bash
helm repo add nvidia https://helm.ngc.nvidia.com/nvidia
helm repo update

helm install gpu-operator nvidia/gpu-operator \
  --namespace gpu-operator --create-namespace \
  --set image.repository=nvcr.io/nvidia/gpu-operator \
  --set image.tag=latest  # 或指定具体版本如v23.9.0

注意事项

• 版本兼容性：确保拉取的GPU Operator版本与Kubernetes集群版本兼容（参考NGC镜像文档中的兼容性说明）。
• 访问权限：若部署环境有网络限制，需配置NGC仓库的访问白名单（域名：nvcr.io）。
• 版本查询：所有可用版本标签可通过NGC catalog页面查看：nvcr.io/nvidia/gpu-operator。