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NVIDIA K8s设备插件镜像,用于在Kubernetes集群中部署设备插件,实现对NVIDIA GPU资源的管理与调度。
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NVIDIA Kubernetes设备插件(k8s-device-plugin)镜像文档

重要通知

自GPU设备插件v0.12.0版本起,Docker Hub将不再发布新镜像。请使用NGC目录中的镜像:nvcr.io/nvidia/k8s-device-plugin

镜像概述和主要用途

NVIDIA Kubernetes设备插件(k8s-device-plugin)是一个符合Kubernetes设备插件框架规范的组件,用于在Kubernetes集群中实现NVIDIA GPU资源的自动发现、管理和调度。该插件允许集群中的Pod通过Kubernetes API请求GPU资源,并确保GPU资源被正确分配和隔离。

主要用途:作为Kubernetes节点级组件,为集群提供GPU资源的抽象和管理能力,使容器化应用能够便捷地使用NVIDIA GPU进行加速计算。

核心功能和特性

  • GPU资源自动发现:自动识别节点上的NVIDIA GPU设备及属性(如型号、内存)
  • 资源分配与隔离:支持按整卡或MIG(多实例GPU)方式分配GPU资源
  • Kubernetes兼容性:符合Kubernetes设备插件v1beta1 API规范
  • 多基础镜像支持:提供基于Ubuntu、CentOS、Red Hat UBI等多种基础镜像的版本
  • 轻量化设计:镜像体积小,资源占用低,适合作为DaemonSet在集群节点上长期运行

使用场景和适用范围

适用于需要在Kubernetes集群中运行GPU加速工作负载的场景,包括但不限于:

  • 机器学***/深度学***训练与推理(如TensorFlow、PyTorch应用)
  • 科学计算与数值模拟
  • 视频编解码、图形渲染等GPU加速任务
  • 基于MIG的GPU资源精细化管理场景

适用环境:

  • 部署有NVIDIA GPU的Kubernetes集群(v1.10+)
  • 节点已安装NVIDIA驱动(版本需与GPU型号匹配)
  • 容器运行时支持NVIDIA容器运行时(如nvidia-container-runtime)

支持的标签和Dockerfile链接

最新支持版本(v0.11.0及更早)

版本号标签名称基础镜像Dockerfile链接
v0.11.0v0.11.0, v0.11.0-ubuntu20.04Ubuntu 20.04Dockerfile
v0.11.0v0.11.0-ubi8Red Hat UBI 8Dockerfile
v0.10.0v0.10.0, v0.10.0-ubuntu20.04Ubuntu 20.04Dockerfile
v0.10.0v0.10.0-ubi8Red Hat UBI 8Dockerfile
v0.9.0latest, v0.9.0, v0.9.0-ubuntu16.04Ubuntu 16.04Dockerfile
v0.9.0v0.9.0-centos7CentOS 7Dockerfile
v0.9.0v0.9.0-ubi8Red Hat UBI 8Dockerfile
v0.8.xv0.8.2-ubuntu16.04, v0.8.2-centos7, v0.8.2-ubi8等Ubuntu 16.04/CentOS 7/UBI 8v0.8.2 Dockerfiles

旧版本标签(历史版本)

v0.7.x及更早版本(amd64架构)

包含v0.7.3、v0.7.2、v0.6.0、v0.5.0等版本,支持Ubuntu 16.04、CentOS 7、UBI 8基础镜像,标签格式为v<版本>-<基础镜像>(如v0.7.0-ubuntu16.04)。
Dockerfile链接示例:v0.7.0 Ubuntu 16.04

早期beta版本

包含1.0.0-beta、1.0.0-beta1至1.0.0-beta6等版本,标签格式为<beta版本>-<基础镜像>(如1.0.0-beta6-centos7)。

1.x系列旧版本

包含1.11、1.10、1.9等版本,支持Ubuntu 16.04和CentOS 7基础镜像,标签格式为<版本>-<基础镜像>(如1.11-ubuntu16.04)。

部署方法

Kubernetes DaemonSet部署(推荐)

通过Kubernetes DaemonSet在集群所有GPU节点上部署设备插件:

apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
  name: nvidia-device-plugin-daemonset
  namespace: kube-system
spec:
  selector:
    matchLabels:
      name: nvidia-device-plugin-ds
  template:
    metadata:
      labels:
        name: nvidia-device-plugin-ds
    spec:
      tolerations:
      - key: nvidia.com/gpu
        operator: Exists
        effect: NoSchedule
      containers:
      - image: nvcr.io/nvidia/k8s-device-plugin:v0.14.1  # 使用NGC最新镜像
        name: nvidia-device-plugin-ctr
        securityContext:
          allowPrivilegeEscalation: false
          capabilities:
            drop: ["ALL"]
        volumeMounts:
        - name: device-plugin
          mountPath: /var/lib/kubelet/device-plugins
      volumes:
      - name: device-plugin
        hostPath:
          path: /var/lib/kubelet/device-plugins

部署命令:

kubectl apply -f [***]

注意事项

  1. 前置条件:

    • 节点需安装NVIDIA驱动(版本≥418.81.07,推荐最新稳定版)
    • 容器运行时需配置nvidia-container-runtime(如containerd配置[plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".containerd.runtimes.nvidia])
    • Kubernetes集群版本≥1.10(推荐1.16+以支持最新设备插件API)
  2. 版本兼容性:

    • 设备插件版本需与Kubernetes版本兼容(参考官方兼容性矩阵)
    • v0.12.0+版本仅在NGC发布,Docker Hub不再更新
  3. 资源验证: 部署后可通过以下命令验证GPU资源是否被正确识别:

    kubectl describe nodes | grep nvidia.com/gpu
    

参考链接

  • NGC镜像地址
  • GitHub项目主页
  • NVIDIA Kubernetes设备插件文档
查看更多 k8s-device-plugin 相关镜像 →
rocm/k8s-device-plugin logo
rocm/k8s-device-plugin
by AMD
认证
Kubernetes (k8s)设备插件,用于将AMD GPU注册到容器集群中,支持计算工作负载调度
75M+ pulls
上次更新:2 个月前

常见问题

轩辕镜像免费版与专业版有什么区别?

免费版仅支持 Docker Hub 加速,不承诺可用性和速度;专业版支持更多镜像源,保证可用性和稳定速度,提供优先客服响应。

轩辕镜像免费版与专业版有分别支持哪些镜像?

免费版仅支持 docker.io;专业版支持 docker.io、gcr.io、ghcr.io、registry.k8s.io、nvcr.io、quay.io、mcr.microsoft.com、docker.elastic.co 等。

流量耗尽错误提示

当返回 402 Payment Required 错误时,表示流量已耗尽,需要充值流量包以恢复服务。

410 错误问题

通常由 Docker 版本过低导致,需要升级到 20.x 或更高版本以支持 V2 协议。

manifest unknown 错误

先检查 Docker 版本,版本过低则升级;版本正常则验证镜像信息是否正确。

镜像拉取成功后,如何去掉轩辕镜像域名前缀?

使用 docker tag 命令为镜像打上新标签,去掉域名前缀,使镜像名称更简洁。

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