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原文链接：Kubernetes 教程：在 Containerd 容器中使用 GPU · 云原生实验室本文介绍了如何在使用 Containerd 作为运行时的 Kubernetes 集群中使用 GPU 资源。https://fuckcloudnative.io/posts/add-nvidia-gpu-support-to-k8s-with-containerd/

前两天闹得沸沸扬扬的事件不知道大家有没有听说，Google 竟然将 Docker 踢出了 Kubernetes 的群聊，不带它玩了。。。

具体的解释请看《听说 K8s 要甩了 Docker 了》，我这里简单描述下，Kubernetes 是通过 CRI 来对接容器运行时的，而 Docker 本身是没有实现 CRI 的，所以 Kubernetes 内置了一个 “为 Docker 提供 CRI 支持” 的 dockershim 组件。现在 Kubernetes 宣布不再维护这个组件了，大概的意思就是：Docker 虽然好用，但那是对人来说的，Kubernetes 又不是人，不需要那些花里胡哨的东西！

Kubernetes 这是话里有话，说白了就是：我特么以前为了兼容你，我集成在我自己这里，现在我就想自己单纯一点，要么你自己写 CRI 的接口 要么就再见。

众 YAML 工程师直呼 Containerd 真香！

下面进入今天的主题，Kubernetes 具有对机器的资源进行分配和使用的能力，比如可以指定容器最多使用多少内存以及使用多少 CPU 计算资源。那么问题来了，一般来说容器就是使用 CPU 和内存资源，那么对于需要使用显卡的 Pod，Kubernetes 也能够支持吗？答案当然是可以啦！目前 Kubernetes 不仅支持容器请求 GPU 资源，还支持请求几块显卡的 GPU 资源，这使得 Kubernetes 在深度学习和区块链等场景下也有了用武之地。

关于 Kubernetes 集群中 Docker 如何使用 GPU，Kubernetes 的官方文档已经说的很清楚了，网上也有铺天盖地的博客手把手教你怎么做。至于以 Containerd 作为容器运行时的集群如何使用 GPU，网上还找不到一篇像样的文档来告诉大家怎么做，今天我就来做吃螃蟹的第一人。

要想在容器里使用 GPU，本质上就是我们要在容器里能看到并且使用宿主机上的显卡，所有的步骤都是围绕这个来做的。当然，本文不会涉及如何安装 Containerd，也不会涉及如何安装 Kubernetes，如果这些都搞不定，建议不要往下看。

1. Nvidia 驱动

某些命令以 Ubuntu 作为示例。 首先宿主机上必现安装 Nvidia 驱动。这里推荐从 Nvidia 官网下载脚本安装，安装和卸载都比较方便并且适用于任何 Linux 发行版，包括 CentOS，Ubuntu 等。 NVIDIA Telsa GPU 的 Linux 驱动在安装过程中需要编译 kernel module，系统需提前安装 gcc