【SJPDR-102】覗かれた下着の奥に隠された女ざかりのエロス</a>2008-05-08シュガーワークス&$ジューシー120分钟 GPU假造化和池化时期解读

GPU假造化到池化时期深度分析 【SJPDR-102】覗かれた下着の奥に隠された女ざかりのエロス2008-05-08シュガーワークス&$ジューシー120分钟

在大型模子的鼓吹下，GPU算力的需求日益增长。然则，企业经常受限于有限的GPU卡资源，即使选拔假造化时期，也难以充分运用或不时使用这些资源。为措置GPU算力资源的不平衡问题，同期鼓吹国产化替代，普及GPU资源的运用效率，GPU算力池化的需求刻碎裂缓。

本文深化磋议了GPU设备假造化的多种旅途，分享了GPU假造化和分享决策，以及如何已矣GPU算力池化的云原生时期。让咱们沿途探索如何优化GPU资源，中意约束增长的算力需求。

AI智能化应用，如东谈主脸识别、语音识别、文本识别等，往时常渗入五行八作。这些被称为判定式AI的应用，经常与特定业务场景紧密纠合。在使用GPU卡时，各应用经常独处运转，未充分运用业务间的GPU分享能力。

然则，通过vGPU假造化切分时期，一张物理GPU卡可假造出多张vGPU，已矣多个判定式AI应用并走运转。这不仅提高了GPU资源的运用率，还为各行业带来了更高效、智能的措置决策。

跟着大型模子的盛行，对GPU算力的需求急剧飞腾。然则，本质中企业经常受限于稀缺的GPU卡资源，难以中意多元化的业务需求。即使选拔假造化时期，也难以已矣GPU卡资源的充分和不时运用，导致难得的GPU资源无法确认最大效率。

一、从GPU假造化需求到池化需求

智能化应用数目的增长对GPU算力资源的需求越来越多。NVIDIA天然提供了GPU假造化和多GPU实例切分决策等，依然无法中意目田界说假造GPU和扫数这个词企业GPU资源的分享复用需求。

TensorFlow、Pytorch等智能化应用框架开发的应用往往会独占一张GPU整卡（AntMan框架是为分享的阵势野心的），从而使GPU卡短少，另一方面，大部分应用却只使用卡的一小部分资源，举例身份证识别、单据识别、语音识别、投研分析等推理场景，这些场景GPU卡的运用率王人比较低，莫得业务申请时运用率以至是0%，有算力却受限于卡的有限数目。

推理场景一卡独享，既蹧跶又矛盾。因此，算力切分已成为繁多场景的刚需。然则，受限于组织架构等身分，各团队自行采购GPU，导致算力资源孤岛化、散布不均：有的团队GPU安静，有的却无卡可用。

为措置GPU算力资源分拨不均等问题，咱们奋发于鼓吹国产化替代，中意在线与离线、业务落魄峰、磨练推理以及开发测试坐蓐环境的资源需求差异。通过已矣长入管制和调治复用，普及GPU资源的运用率。咱们期待已矣GPU资源的切分、团聚、超分、辛苦调用和应用热迁徙等能力，以冒失GPU算力池化的蹙迫需求。

二、GPU设备假造化蹊径

GPU设备假造化有几种可行决策。

领先，咱们磋议PCIe纵贯模式（也被称为pGPU的PCIe Pass-through时期）。这种模式将物理主机的GPU卡径直映射到假造机上。然则，由于其独占性，无法措置多应用分享一张GPU卡的问题，因此其实质价值有限。

第二是选拔SR-IOV时期，允许一个PCIe设备在多个假造机之间分享，同期保持较高性能。

通过SR-IOV在物理GPU设备上创建多个假造 vGPU来已矣的，每个假造vGPU不错被分拨给一个假造机，让假造机径直打听和箝制这些假造功能，从而已矣高效的I/O假造化。NVIDIA早期的vGPU等于这么的已矣，不外NVIDIA vGPU需要额外的license，额外加多了资本。SR-IOV天然已矣了1：N的能力，但其生动性比较差，难以更细粒度的分割和调治。

MPT（Mediated Pass-Through），一种革命的PCIe设备假造化措置决策，领路了1:N的生动性、突出的性能和完整的功能。在内核态已矣device-model的逻辑，尽管厂商可能不会公开硬件编程接口，但MPT的选拔仍可能导致对特定厂商的依赖。

第四用的最多的模式是API转发模式。

凭证AI应用的调用档次（如下图），API转发有多个档次，包括：

CUDA API转发（图中①）GPU Driver API转发（图中②）设备硬件层API转发（图中③）

设备硬件层API常被束之高阁，然则CUDA API转发模式（即用户态）与GPU卡驱动Driver API转发模式（即内核态）却大行其谈。这两种模式分别通过截获CUDA请乞降驱动层请务已矣转发，为业界往常选拔。

AI开发框架常与GPU卡紧密纠合，如华为的CANN、海光的DTK，以及英伟达的TensorFlow和Pytorch等。在AI应用中，这些框架可进行灵验转发，极大普及AI应用迁徙的绵薄性。

AI应用调用档次

三、GPU假造化和分享决策

掌捏GPU设备假造化技能，深度磋议其已矣方式。GPU假造化和分享领有丰富决策，英伟达官方推出vGPU、MIG、MPS等措置决策，同期也存在非官方的vCUDA、rCUDA、内核劫持等战略。

四、NVIDIA VGPU决策

NVIDIA vGPU，一款由NVIDIA提供的假造化措置决策，以其突出的可靠性和安全性著称。然则，它无法提拔容器，只可假造化有限数目的vGPU，生动性受限。此外，资源比例无法动态调整，存在分享损耗，且不提拔定制开发，需支付额外许可证用度。

vGPU 旨趣揭秘：

在NVIDIA的假造GPU驱动的假造化环境中，vGPU软件与Hypervisor联袂，共同装配在假造化层上。这为普及效率和性能提供了重大的提拔。

此款软件能创造假造GPU，让每个假造机(VM)王人能与工作器上的物理GPU分享资源。关于需求极高的职责经由，单VM可运用多个物理GPU。

咱们的软件内含适用于各种VM的显卡或筹备驱动。由于正本由CPU完成的任务被分拨到GPU，用户将体验到更突出的性能。假造化和云环境八成提拔对工程和创意应用、以及筹备密集型职责负载（如AI和数据科学）的严格条目。

NVIDIA的假造GPU（vGPU）软件，为各种任务提供突出的图形处感性能，从图像丰富的假造职责站到数据科学和AI应用。它使IT部门八成充分运用假造化带来的管制和安全上风，同期中意当代职责负载对NVIDIA GPU的重大需求。vGPU软件装配在云或企业数据中心工作器的物理GPU上，可创建可在多个假造机间分享的假造GPU。这些假造机不错随处随时通过任何设备打听。借助NVIDIA vGPU，您不错收缩已矣高性能筹备与生动打听的完满纠合。

上风：

运用及时迁徙GPU加快的假造机，您将获取无缝不时运转和前瞻性管制能力，确保用户体验不受干豫，数据安全无虞。借生长入的假造GPU加快措施，混杂VDI和筹备职责负载得以高效运转，从而显赫普及数据中心资源的使用效率。通过拆分和分享GPU资源，或为单个VM分拨多个GPU，咱们八成提拔需求极高的职责负载，已矣性能的最大化运用。借助生动的调治选项，已矣险些与非假造化环境无异的性能。

提拔假造化的GPU 卡先容：

五、NVIDIA MIG 假造化 多实例 GPU

MIG，一种先进的多实例GPU措置决策，专为Linux操作系统量身定制。它需要CUDA11/R450或更高版块才能完满运转。MIG与A100、H100等高端显卡完满匹配，同期提拔裸机和容器环境，以及vGPU模式。一朝将GPU卡成就为MIG，您就不错动态管制多个实例。MIG诞生具有经久性，即使在重启后也不会受到影响，除非用户主动切换。

MIG时期，让GPU资源在单卡上已矣最高7倍的扩张，为研发东谈主员带来更丰富的资源和更高的操作生动性。它优化了GPU使用效率，允许在归拢GPU上并行处理推理、磨练和HPC任务。每个MIG实例王人像独处GPU同样运转，保持编程模子的踏实性，极地面便利了开发者。

单个 GPU 中包含七个独处实例。

多实例GPU（MIG）时期，为NVIDIA Blackwell和Hopper™系列GPU注入更强能源与更高价值。此时期能将单个GPU区分为七个独处实例，每个实例均配备高带宽显存、缓存和筹备中枢。借助MIG，管制员可收缩冒失各种范围的负载，确保踏实可靠的工作质地(QoS)，让每位用户王人能尽享加快筹备的便利。

上风概览：

MIG时期，让单个GPU资源普及至原来的7倍！为研发东谈主员和开发者带来丰富的资源与高度的生动性。立即体验，开释无尽潜能！MIG提供各种化的GPU实例大小弃取，确保每项职责负载得到相宜的处理。优化运用率，开释数据中心投资价值，让性能与资本双赢。MIG时期让GPU能同期处理推理、磨练和HPC任务，保持踏实的延伸与隐晦量。与传统的期间分片方式不同，扫数职责负载并走运转，显赫普及性能透露。

时期旨趣：

若非MIG的介入，归拢GPU上的各种功课（如AI推理申请）将争夺分享资源。显存带宽更大的功课会侵占其他功课的资源，使繁多功课无法达成延伸办法。借助MIG，各功课能同期在不同的实例上运转，每个实例王人领有专属的筹备、显存和显存带宽资源，从而已矣可掂量的性能，中意工作质地(QoS)条目，并尽可能提高GPU的运用率。

特点分析：

启动全新MIG（Multi-Instance GPU）特点，NVIDIA Ampere架构起的GPU可被安全分割为七种独处的GPU实例，全力工作于CUDA应用。这一革命野心使得多个用户得以各自领有专属的GPU资源，已矣最优运用。MIG特点尤其适合那些无法充分确认GPU筹备能力的职责负载场景，用户不错通过并行践诺不同任务，最大程度地普及GPU效率。这不仅优化了资源分拨，也普及了举座性能，让GPU的每一份力量王人得到充分运用。

关于追求多佃农工作的云工作提供商(CSP)，MIG时期确保单一客户端的操作不干豫其他客户。同期，它普及了各客户间的安全拆开性，保险了工作的踏实与安全。

在MIG模式下，每个实例所对应的处理器具备独处且阻隔的内存系统打听旅途——片上交叉开关端口、L2缓存分段、内存箝制器以及DRAM地址总线均会专一地分拨给单个实例。这使得即便有其他任务在对其本身缓存进行无数读写操作或已使DRAM接口达到饱和的情况下，单个职责负载仍能获取踏实、可预期的践诺速率和延伸期间，同期保证换取水平的L2缓存分拨与DRAM带宽资源。MIG八成对GPU中的筹备资源（包括流式多处理器或SM，以及诸如拷贝引擎或解码器之类的GPU引擎）进行区分，从而为不同的客户（举例假造机、容器或程度）提供预设的工作质地（QoS）保险及故障拆开机制。

借助MIG时期，用户面前不错像管制实体GPU同样，收缩寻查和调治新建假造GPU实例上的任务。MIG不仅与Linux系统完满兼容，还提拔基于Docker Engine的容器部署。更令东谈主激越的是，MIG还能无缝对接Kubernetes，以及在Red Hat假造化和VMware vSphere等假造机管制程序上开导的假造机。

MIG提拔如下部署决策：

1. 径直部署于裸金属环境，包含容器化部署

3. 运用提拔的假造机管制程序实施vGPU部署

运用MIG时期，物理GPU可同步运转多个vGPU，已矣假造机的并走运算。同期，vGPU的拆开性保险依然得以防守，确保数据安全。

凭证需要调配和成就实例：

在NVIDIA GB200上，GPU可被分割为多个MIG实例，显存大小差异。举例，管制员能创建两个各占95GB的实例，或四个各占45GB的实例，以至是七个各占23GB的实例。如斯生动的成就方式，让资源运用愈加高效。

管制员可随时调整MIG实例，以适当用户需乞降业务需求的快速变化，优化GPU资源分拨。举例，白日神用七个MIG实例进行高效推理，夜间则整合为一个大型MIG实例，专注深度学习磨练。

安全、并走运转职责负载：

每个MIG实例王人配备了专用的筹备、内存和顺存硬件资源，确保了踏实可靠的工作质地和故障拆开。换句话说，即使某个实例上的应用出现故障，也不会对其他实例形成影响。

这示意，各种实例能运转多种职责负载，如交互式模子开发、深度学习磨练、AI推理和高性能筹备应用等。由于这些实例并走运作，它们在物理GPU上同期践诺不同任务，却互相独处，互不影响。

Blackwell GPU 中的 MIG

Blackwell 和 Hopper GPU，通过在假造化环境中成就多达7个GPU实例，已矣了多佃农、多用户提拔，助力已矣MIG。在硬件和工作器假造化管制程序层面，运用玄机筹备时期，安全地拆开每个实例。每个MIG实例均配备专用视频解码器，能在分享基础架构上提供安全、高隐晦量的智能视频分析（IVA）。借助并发MIG分析，管制员可及时监控限定范围的GPU加快，并为多个用户智能分拨资源。

轻负载商榷，无需全云实例。MIG时期可拆开并安全运用GPU部分，确保数据在静态、传输和使用时的完满安全。这一战略不仅使云供应商订价更具弹性，也拿获了微型客户的潜在契机。

数据中心级MIG多实例结构图

六、MIG 规格先容

提拔MIG GPU列表

MIG区分 案例先容：

A100-SXM4-40GB居品成就一望雄伟。关于80GB版块，成就将随内存比例变化，展示为1g.10gb、2g.20gb、3g.40gb、4g.40gb和7g.80gb。

GPU Instance Profiles on A100

下图以图形方式展示了如何构建扫数灵验的GPU实例组合

MIG Profiles on A100

GPU Instance MIG切分先容：

A100-40GB GPU的内存切片组成，包含8个5GB的内存区域和7个SM切片。此分区模式通过内存切片已矣，具体如下图所示。

Available Slices on A100

如前所述，构建GPU实例（GI）需领路一定量的内存切片与筹备切片。下图展示了如何将1个5GB内存切片与1个筹备切片相纠合，打造出1g.5gb的GI成就。

Combining Memory and Compute Slices

Combining Memory and Compute Slices

此成就在4GB或5GB的GPU实例中，提供了4个筹备单位（中枢或流处理器）。内存容量则达到了惊东谈主的20GB，这是基于4倍于GPU实例规格的内存。这种高度生动的成就方式，使得用户八成凭证其特定应用需求，精详情制GPU资源。岂论是进行大范围并行筹备，如故处理高内存需求的任务，王人能保证高效运用GPU的性能。举例，在深度学习磨练、高性能筹备以及图形密集型应用中，弃取适当的GPU资源组合，将确认至关要紧的作用。

七、MPS(Multi-Process Scheduling)

MPS多程度调治，当作CUDA应用程序编程接口的突出二进制兼容版块，自Kepler的GP10架构起，由NVIDIA引入。它赋予多个流或CPU程度同期向GPU辐射Kernel函数的能力，将之领路为单一应用落魄文在GPU上践诺。这一修订战略显赫普及了GPU的运用率，已矣了更高效的筹备处理。

当使用MPS时，MPS Server和会过一个 CUDA Context 管制GPU硬件资源，多个MPS Clients会将他们的任务通过MPS Server 传入GPU ，从而高出了硬件期间分片调治的限制，使得他们的CUDA Kernels 已矣信得过深嗜深嗜深嗜深嗜上的并行。但MPS由于分享CUDA Context也带来一个致命颓势，其故障拆开差，淌若一个在践诺kernel的任务退出，和该任务分享share IPC和UVM的任务一会一同出错退出。

八、rCUDA

rCUDA指remote CUDA，是辛苦GPU调用决策，提拔以透明的方式并发辛苦使用CUDA 设备。rCUDA提供了非GPU节点打听使用GPU 的方式，从而不错在非GPU 节点运转AI应用程序。rCUDA是一种C/S架构，Client使用CUDA运转库辛苦调用Server上的GPU接口，Server监控申请并使用GPU践诺申请，复返践诺收尾。在实质场景中，无需为腹地节点成就GPU资源，不错通过辛苦调用GPU资源从而无需怜惜GPU场所位置，瑕瑜常要紧的能力，拆开了应用和GPU资源层。

九、vCUDA

vCUDA选拔在用户层阻挠和重定向CUDA API的方式，在VM中开导pGPU的逻辑映像，即vGPU，来已矣GPU资源的细粒度区分、重组和再运用，提拔多机并发、挂起复原等VM的高档特点。vCUDA库是一个对nvidia-ml和libcuda库的封装库，通过劫持容器内用户程序的CUDA调用限制面前容器内程度对GPU 算力和显存的使用。vCUDA优点是API开源，容易已矣；污点是CUDA库升级快，CUDA 库升级则需要约束适配，资本高；另外拆开不准确无法提供算力精确限制的能力、安全性低用户不错绕过限制等。面前市面上厂商基本上王人是选拔vCUDA API转发的方式已矣GPU算力池化。

十、GPU算力池化云原生已矣

GPU池化（GPU-Pooling）是通过对物理GPU进行软件界说，领路了GPU假造化、多卡团聚、辛苦调用、动态开释等多种能力，措置GPU使用效率低和弹性扩张差的问题。GPU资源池化最理思的决策是屏蔽底层GPU异构资源细节(提拔英伟达和国产各厂商GPU) ，分离表层AI 框架应用和底层GPU类型的耦合性。不外面前AI框架和GPU类型是紧耦合的，尚莫得已矣的决策详细出一层能屏蔽异构GPU。基于不同框架开发的应用在迁徙到其他类型GPU时，不得不再行构建应用，至少得迁徙应用到另外的GPU，往往需要再行的适配和调试。

GPU假造化与池化的中枢在于算力和故障的拆开。这不错通过硬件拆开，如空分方式，MPS分享CUDA Context方式以及Time Sharing时期方式已矣。底层的拆开后果尤为显赫，举例MIG硬件算力拆开决策，这是一种高效的硬件资源拆开和故障拆开战略。

但硬件设备编程接口和驱动接口往往是不公开的，是以对厂商依赖大，实施的难度相配大，生动性差，如提拔Ampere架构的A100等，最多只可切分为7个MIG实例等。NVIDIA MPS是除MIG外，算力拆开最好的。它将多个CUDA Context合并到一个CUDA Context中，省去Context Switch的支出并在Context里面已矣了算力拆开，但也致额外的故障传播。MIG和MPS优污点王人相配较着，实质工程顶用的并不普遍。选拔API转发的多任务GPU期间分片的已矣模式相对容易已矣和应用最广。

运用AI应用对GPU的调用档次，咱们不错已矣多档次的资源池化能力。从CUDA层、Diver层到硬件设备层，各种详细档次王人能灵验将需要加快的应用转发至GPU资源池中。总的来说，底层转发性能升天最小，操作范围往常；但同期，编程职责量也随之加多，难度提高。

十一、云原生调治GPU算力

跟着云原生应用的大范围实施，GPU算力资源池化需具备云原生部署功能，如提拔Kubernetes、Docker工作。通过K8s Pod与GPU资源池按需创建的vGPU绑定，已矣Pod中的应用践诺。岂论是英伟达如祖国产GPU，扫数显卡均可纳入算力资源池。面前，咱们已已矣不同显卡的分类，并凭证不同框架应用需求，智能调治至相应GPU算力池。

普及资源管制效率，已矣算力资源池的资源、财富管制与运转监控。优化调治能力，缩小GPU资源碎屑，中意AI应用需求赶快增长的挑战。畴昔，算力资源池化将成企业怜惜焦点。

Kubernetes（K8S）当作一款突出的容器编排平台，其弹性伸缩特点赋予其无可比较的上风，使得底层资源得以充分运用。在科技产业界，大模子推理和微调磨练的需求激增，而Nvidia专科显卡供应垂危，形成了显豁的矛盾。

在面前的矛盾环境下，将NVIDIA显卡与K8S容器平台巧妙领路，构建一个高效的GPU算力调治平台，无疑是措置这一挑战的最恋战略。这种领路八成充分挖掘每块显卡的后劲，借助Kubernetes的弹性伸缩特点，已矣对GPU算力的智能调治和管制，为大范围AI模子的磨练和推理提供坚实的基础复古。

在Kubernetes容器平台上，咱们不错通过其重大的资源调治和分拨机制，对GPU集群的算力进行高效管制。Kubernetes具备丰富的资源管制功能，畸形提拔如GPU等特殊资源类型的管制。以下是在Kubernetes中已矣GPU资源管控的中枢才气和关节主意：

1. GPU 插件提拔：

Kubernetes无法径直掌控GPU资源，但NVIDIA GPU Device Plugin插件能弥补这一短板。此插件确认将GPU资源注册至Kubernetes，使其八成精确识别并高效管制。借助此插件，Kubernetes的GPU管制能力得以显赫普及。

2. GPU 设备声明：

在集群节点上部署NVIDIA驱动、CUDA用具包等关节组件，并激活NVIDIA GPU设备插件，即可及时寻查可用的GPU资源。

3. 资源请乞降限制：

sewuyue

开发者在编写Pod或Deployment的yaml文献时，不错通过

优化后：探索NVIDIA GPU资源限制，打听".spec.containers[].resources.limits.nvidia.com/gpu"。

通过".spec.containers[].resources.requests.nvidia.com/gpu"，您不错精确指定对GPU资源的需求。

"limits"限定了容器可使用的GPU上限，而`requests`则设定了运转所需的最小GPU数目。

4. 调治决策：

Kubernetes调治器在派发Pod时，会兼顾资源申请与限制，确保遴选的节点领有弥漫的GPU资源。它把GPU视为一种独到的资源进行优化调治。

5. 监控与计量：

运用Prometheus和Grafana等监控用具，及时掌捏GPU运用率等关节数据，已矣始终深度分析。助力管制员精确分拨与优化GPU资源，普及系统性能。

6. GPU拆开：

运用MIG（Multi-Instance GPU）等先进时期，咱们能精致区分GPU资源粒度，已矣细密的GPU资源拆开和分拨，普及资源使用效率。

7. 动态扩缩容：

运用Horizontal Pod Autoscaler (HPA)等重大用具，咱们不错凭证GPU的运用率或其他自界说参数，已矣Pod数目的自动调整。这么，GPU资源就能得到智能的动态扩缩容。

运用这些战略，Kubernetes集群能高效地管制和分拨GPU资源，已矣对GPU集群算力的精致化管制。

CUDA：

NVIDIA推出的CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一款并行筹备平台和编程模子，它充分运用了NVIDIA GPU的重大并行筹备能力，从而显赫加快应用程序的践诺。CUDA提供了一套丰富的编程接口和用具，闪开发者能以程序的C/C++编程话语编写出高效的GPU加快程序。

RootFS：

根文献系统（Root Filesystem），是Linux系统启动后首个加载的文献系统，位于文献系统的顶层。它积累了操作系统的中枢文献和目次结构，涵盖了/bin、/sbin、/etc、/lib、/dev、/proc、/sys等关节部分。

在K8S容器平台上，一个典型的GPU应用软件栈如下：顶层是多个包含业务应用的容器，每个容器王人包含业务应用、CUDA用具集（CUDA Toolkit）和容器RootFS；中间层是容器引擎（Docker）和装配了CUDA驱动程序的宿主机操作系统；底层是部署了多个GPU硬件显卡的工作器硬件。

主要组件：

CUDA 用具集，囊括 nvidia-container-runtime(shim)、nvidia-container-runtime-hook 与 nvidia-container library等要紧组件，以及CLI用具。这一系列重大用具，为您的AI筹备提供无缝提拔，开启高效编程新篇章。

通过对比CUDA用具集镶嵌前后的架构图，咱们不错直不雅地识别各组件的位置以偏激功能，从而瞻念察其内在机制。

图示：CUDA toolset 镶嵌前的容器软件栈

图示：CUDA toolkit 镶嵌后的容器软件栈

nvidia-container-runtime(shim)：

该组件也曾是 runc 的一个完整分支，其中注入了特定于 NVIDIA 的代码。自2019年以来，它还是成为装配在主机系统上的本机 runC 的一个轻量级包装器。nvidia-container-runtime 接管 runc spec当作输入，将 NVIDIA 容器运转时钩子（nvidia-container-runtime-hook）当作预启动钩子注入其中，然后调用本机 runc，并传递修改后的具有该钩子诞生的 runc spec。关于 NVIDIA 容器运转时 v1.12.0 版块及更高版块，这个运转时（runtime）还对 OCI 运转时表率进行了额外修改，以注入特定的设备和挂载点，这些设备和挂载点不受 NVIDIA 容器 CLI 箝制。

nvidia-container-runtime-hook：

这个组件内嵌了一个可践诺文献，专为 runC 预启动钩子打造。当容器创建后、启动前，runC 会主动调用此剧本，并授予其对相干的 config.json（如：config.example.json）的完全打听权限。接着，它精确索取 config.json 中的关节信息，并以此当作参数，激活 nvidia-container-cli CLI用具，佩戴一组哀感顽艳的记号。其中，最关节的记号等于指定应注入该容器的特定 GPU 设备。

nvidia-container library 和 CLI：

这些组件为GNU/Linux容器的NVIDIA GPU自动成就提供了库和CLI实用用具。其内核原语依赖性野心，确保与任何容器运转时的兼容性。

K8S 侧：Device Plugin

在Kubernetes（K8S）中，设备插件(Device Plugin)是一种重大的扩张机制，它确认将节点上的各种设备资源（如GPU、FPGA、TPU等）无缝整合到Kubernetes的资源管制体系。通过设备插件，集群管制员能任意地将这些设备资源知道给Kubernetes API工作器，从而让集群内的Pod八成借助资源调治机制，充分运用这些设备资源。这不仅普及了资源运用率，也进一步优化了应用性能，已矣了资源的高效管制。

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