摘要：Kubernetes在版本1.6后正式加入了Nvidia GPU的调度功能，支持在Kubernetes上运行运行和管理基于GPU的应用。而在2017年9月12日，阿里云发布了新的异构计算类型GN5，基于P100 nvidia GPU, 提供灵活强悍的异构计算模型，从基础设施到部署环境全面升级，可有效提升矩阵运算、视频识别、机器学习、搜索排序等处理计算效率。

在阿里云的GN5上部署一套支持GPU的Kubernetes集群是非常简单的，利用ROS模板一键部署，将阿里云强大的计算能力便捷的输送到您的手中。不出10分钟，您就可以开始在阿里云的Kubernetes集群上开始您的Kubernetes+GPU+TensorFlow的深度学习之旅了。

前提准备

您需要开通容器服务、资源编排（ROS）服务和访问控制（RAM）服务。 登录容器服务管理控制台、ROS 管理控制台和RAM 管理控制台开通相应的服务。

所创建的资源均为按量付费，根据阿里云的计费要求，请确保您的现金账户余额不少于 100 元。

目前，按量付费的异构计算gn5需要申请工单开通。请登录阿里云账号后,按照如下内容提交 ECS 工单

当审批通过后，您就可以在ECS控制台的按量付费的计费方式下查看GPU节点是否可用。

使用限制

目前仅支持华北2（北京），华东2（上海）和华南1（深圳）创建Kubernetes的GPU集群。

集群部署

在本文中， 我们提供了部署单Master节点，并可以配置worker的节点数，同时可以按需扩容和缩容，创建和销毁集群也是非常简单的。

选择ROS创建入口

单击此处创建一个位于华北2的GPU Kubernetes集群

单击此处创建一个位于华东2的GPU Kubernetes集群

单击此处创建一个位于华南1的GPU Kubernetes集群

2. 填写参数并单击创建

栈名：所部署的 Kubernetes 集群属于一个 ROS 的栈，栈名称在同一个地域内不能重复。

创建超时：整个部署过程的超时时间，默认为 60 分钟，无需修改。

失败回滚：选择失败回滚时，如果部署过程中发生不可自动修复性错误，将删除所有已创建资源；反之，已创建资源将被保留，以便进行问题排查。

Master节点ECS实例规格：指定 Master 节点所运行的 ECS 实例的规格，默认为 ecs.n4.large。

Worker节点ECS实例规格：指定 Worker 节点所运行的包含GPU的 ECS 实例规格，默认为 ecs.gn5-c4g1.xlarge。具体配置可以查看ECS规格文档。

部署GPU节点的可用区：指定 GPU节点可以部署的可用区，请根据具体地域选择。

ECS系统镜像：目前指定 centos_7。

Worker节点数：指定 Worker 节点数，默认为 2，支持后期扩容。

ECS登录密码：所创建的 ECS 实例可通过此密码登录，请务必牢记密码。

3. 单击创建， 启动部署

这样，部署请求已经成功提交。 可以单击进入事件列表实时监控部署过程

4. 点击概览查看，部署完成后的输出结果

通过输出结果中返回的信息，可以对 Kubernetes 集群进行管理：

APIServer_Internet：Kubernetes 的 API server 对公网提供服务的地址和端口，可以通过此服务在用户终端使用 kubectl 等工具管理集群。

AdminGateway：可以直接通过 SSH 登录到 Master 节点，以便对集群进行日常维护。

APIServer_Intranet：Kubernetes 的 API server 对集群内部提供服务的地址和端口。

5. 通过通过 kubectl 连接 Kubernetes 集群， 并且通过命令查看GPU节点

可以看到总共的和可分配的GPU数量都为1。

部署GPU应用

最后我们部署一个基于GPU的TensorFlow Jupyter应用来做一下简单的测试，以下为我们的Jupyter的部署配置文件**jupyter.yml**

Deployment配置：

** alpha.kubernetes.io/nvidia-gpu ** 指定调用nvidia gpu的数量

** type=LoadBalancer ** 指定使用阿里云的负载均衡访问内部服务和负载均衡

为了能让GPU容器运行起来，需要将Nvidia驱动和CUDA库文件指定到容器中。这里需要使用hostPath，在阿里云上您只需要将hostPath指定到/var/lib/nvidia-docker/volumes/nvidia_driver/375.39即可，并不需要指定多个bin和lib目录。

环境变量** PASSWORD ** 指定了访问Jupyter服务的密码，您可以按照您的需要修改

1. 按照文档介绍的方式连接Kubernetes Web UI， 点击CREATE创建应用

2. 单击Upload a YAML or JSON file。选择刚才创建的jupyter.yml文件

3. 待部署成功后， 在 Kubernetes Web UI 上定位到 default 命名空间，选择 Services。

可以看到刚刚创建的 jupyter-svc 的 jupyter 服务的外部负载均衡地址(External endpoints)4. 点击外部负载均衡的地址，您就可以直接访问到Jupyter服务， 通过web Terminal内执行nvidia-smi命令查看容器内GPU设备状况。我们可以看到当前的容器里已经分配了一块Tesla P100 的GPU卡。

这样，您就可以正式开始自己的深度学习之旅

总结

利用阿里云容器服务的Kubernetes+GPU部署方案，您无需操心复杂Nvidia驱动和Kubernetes集群配置，一键部署，不出十分钟就可以轻松获得阿里云强大的异构计算能力和Kubernetes的GPU应用部署调度能力。这样您就可以专心的构建和运行自己的深度学习应用了。欢迎您尝试和体验。

后续我们会提供通过阿里云容器服务直接和部署Kubernetes+GPU的能力，敬请期待哦！