前置条件

在安装 HAMi 之前，请确保你的环境中已正确安装以下工具和依赖：

• NVIDIA 驱动版本 >= 440
• nvidia-docker 版本 > 2.0
• 默认运行时配置为 NVIDIA 运行时
• Kubernetes 版本 >= 1.18
• glibc >= 2.17 且 glibc < 2.30
• kernel 版本 >= 3.10
• helm 版本 > 3.0

准备 GPU 节点

在所有 GPU 节点上执行以下步骤。

本 README 假设已预先安装 NVIDIA 驱动和 nvidia-container-toolkit。此外， 还假设已将 nvidia-container-runtime 配置为默认底层运行时。

参阅安装 NVIDIA Container Toolkit。

Debian 系统示例（Docker + containerd）

安装 nvidia-container-toolkit

curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \
  && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | \
    sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \
    sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list

sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit

配置 Docker

在 Kubernetes 使用 Docker 时，可以使用 nvidia-ctk 自动配置 Docker：

sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker

然后重启 Docker：

sudo systemctl daemon-reload && sudo systemctl restart docker

配置 containerd

在 Kubernetes 使用 containerd 时，可以使用 nvidia-ctk 自动配置 containerd：

sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=containerd

然后重启 containerd：

sudo systemctl daemon-reload && sudo systemctl restart containerd

为节点打标签

为了让 HAMi 调度器能够识别 GPU 节点，请为 GPU 节点添加标签 gpu=on。如果没有该标签，调度器将无法管理这些节点。

kubectl label nodes {nodeid} gpu=on