Kubernetes Nvidia GPU Compartir

1. ¿Pueden múltiples vainas compartir una GPU??
2. ¿Puede Kubernetes usar GPU??
3. ¿Pueden los contenedores de Docker acceder a GPU??
4. Cómo usar la GPU NVIDIA con Docker?
5. ¿Puedes ejecutar 3 GPU al mismo tiempo??
6. ¿Puedes tener 2 controladores de tarjetas gráficas??
7. ¿Cuál es la mayor desventaja de Kubernetes??
8. ¿Puedo usar mi GPU en la máquina virtual??
9. ¿Kubeflow admite GPU??
10. ¿Por qué el contenedor de nvidia usa tanto GPU??
11. ¿Pueden múltiples vainas usar la misma PV??
12. ¿Pueden 2 vainas tener la misma IP??
13. ¿Pueden múltiples vainas usar el mismo puerto??
14. ¿Pueden múltiples vainas compartir el mismo volumen persistente??
15. ¿Puede una cápsula tener 2 servicios??
16. ¿Puede una vaina tener 2 contenedores??
17. ¿Puedes ejecutar 2 contenedores dentro de una vaina de Kubernetes??

¿Pueden múltiples vainas compartir una GPU??

No puede comprometer en exceso las GPU: los contenedores y las vainas no comparten GPU. Un contenedor no puede solicitar parte de una GPU: cada contenedor puede recibir acceso a una GPU completa o GPU múltiple.

¿Puede Kubernetes usar GPU??

Introducción. Kubernetes es una plataforma de código abierto para automatizar la implementación, escala y administración de aplicaciones contenedores. Kubernetes incluye soporte para GPU y mejoras a Kubernetes para que los usuarios puedan configurar y usar recursos de GPU fácilmente para acelerar las cargas de trabajo AI y HPC.

¿Pueden los contenedores de Docker acceder a GPU??

El tiempo de ejecución del contenedor NVIDIA para Docker, también conocido como NVIDIA-Docker2, permite aplicaciones basadas en GPU que son portátiles en múltiples máquinas, de manera similar a cómo Docker^® Permite que las aplicaciones basadas en CPU se implementen en múltiples máquinas. Logra esto mediante el uso de contenedores Docker.

Cómo usar la GPU NVIDIA con Docker?

Para usar su GPU con Docker, comience agregando el kit de herramientas de contenedores NVIDIA a su host. Esto se integra en Docker Engine para configurar automáticamente sus contenedores para soporte de GPU. El conjunto de herramientas de contenedor ahora debería estar operativo. Estás listo para comenzar un contenedor de prueba.

¿Puedes ejecutar 3 GPU al mismo tiempo??

Sí, puede ejecutar 3 tarjetas gráficas simultáneamente sin tecnología SLI. Si desea habilitar SLI, entonces debe configurar SLI en pcie_8 y pcie_16_2. Luego instale otra tarjeta gráfica en pcie_16_1.

¿Puedes tener 2 controladores de tarjetas gráficas??

Para usar dos tarjetas gráficas al mismo tiempo en una computadora, deberá usar una técnica llamada "SLI" (interfaz de enlace escalable) o "Crossfire" (versión de SLI) de AMD). Esto requiere una placa base que admita la configuración de la GPU y las tarjetas gráficas compatibles.

¿Cuál es la mayor desventaja de Kubernetes??

La transición a Kubernetes puede volverse lenta, complicada y difícil de gestionar. Kubernetes tiene una curva de aprendizaje empinada. Se recomienda tener un experto con un conocimiento más profundo de K8 en su equipo, y esto podría ser costoso y difícil de encontrar.

¿Puedo usar mi GPU en la máquina virtual??

Compute Engine proporciona unidades de procesamiento de gráficos (GPU) que puede agregar a sus máquinas virtuales (máquinas virtuales). Puede usar estas GPU para acelerar las cargas de trabajo específicas en sus máquinas virtuales, como el aprendizaje automático y el procesamiento de datos.

¿Kubeflow admite GPU??

Después de habilitar la GPU, el script de configuración de Kubeflow instala un grupo de GPU predeterminado con Tipo NVIDIA-TESLA-K80 con habilitado la escala automática. El siguiente código consume 2 GPU en un contenedorp. Si el clúster tiene múltiples grupos de nodos con diferentes tipos de GPU, puede especificar el tipo de GPU mediante el siguiente código.

¿Por qué el contenedor de nvidia usa tanto GPU??

El uso de la memoria del contenedor NVIDIA puede ser causado por virus y malware en su computadora también. Por lo tanto, es mejor que realice una exploración de virus para deshacerse del problema. Puede hacerlo utilizando la seguridad de Windows o el software de terceros. Haga clic en Actualización & Seguridad > Seguridad de Windows > Virus & protección contra amenazas.

¿Pueden múltiples vainas usar la misma PV??

Una vez que un PV está vinculado a un PVC, ese PV está esencialmente vinculado al proyecto de PVC y no puede estar obligado por otro PVC. Hay un mapeo uno a uno de PVS y PVCS. Sin embargo, múltiples pods en el mismo proyecto pueden usar el mismo PVC.

¿Pueden 2 vainas tener la misma IP??

Cada contenedor en una cápsula comparte la misma IP. Puedes `ping localhost` dentro de una cápsula. Dos contenedores en la misma cápsula comparten una IP y un espacio de nombres de red y ambos son locales entre sí.

¿Pueden múltiples vainas usar el mismo puerto??

0.1 . Significa que los contenedores no pueden usar el mismo puerto. Es muy fácil lograr esto con la ayuda de Docker Run o Docker-Compose, utilizando 8001: 80 para el primer contenedor y 8002: 80 para el segundo contenedor.

¿Pueden múltiples vainas compartir el mismo volumen persistente??

El modo de acceso ReadWriteUnce restringe el acceso de volumen a un solo nodo, lo que significa que es posible que múltiples vainas en el mismo nodo lean y escriban al mismo volumen.

¿Puede una cápsula tener 2 servicios??

Es un caso bastante común cuando varios contenedores en una cápsula escuchan en diferentes puertos y debe exponer todos estos puertos. Puede usar dos servicios o un servicio con dos puertos expuestos.

¿Puede una vaina tener 2 contenedores??

Al mismo tiempo, una vaina puede contener más de un contenedor, generalmente porque estos contenedores están relativamente estrechamente acoplados.

¿Puedes ejecutar 2 contenedores dentro de una vaina de Kubernetes??

Vainas que ejecutan múltiples contenedores que necesitan trabajar juntos. Un POD puede encapsular una aplicación compuesta por múltiples contenedores ubicados que están estrechamente acoplados y que necesitan compartir recursos.