一、使用须知
| 支持的 Kubernetes 版本 | TKE 版本 ≥ v1.14.x |
| 支持的节点类型 | 仅支持 原生节点，原生节点搭载 FinOps 理念，配合 qGPU 使用可全面提升 GPU/CPU 资源利用率。 |
| 支持的 GPU 卡架构 | 支持 Volta（如 V100 ）、Turing（如 T4）、Ampere（如 A100、A10）、L40 (Pnv5i)、L40s (Pnv5)、PNV5b、H800、PNV6、HCCPNV6、4090、4090d、4990d、H800、5090、5090d、5090dv2、v800、pro5000、BMG5t（新增支持 qGPU，适配驱动版本 535.216.01 / 570.158.01）。其中 pro5000 需在组件管理中设置 qgpu 内核版本为 v4.0.1。 |
| 支持的驱动版本 | 450/470/515/525/535/550/570/580系列，具体小版本以控制台可选择的版本为准。 |
| 支持的 CUDA | 11.4/12.2/12.4/12.8，具体小版本以控制台可选择的版本为准。 |
| 共享粒度 | 每个 qGPU 最小分配1G显存，精度单位是1G。算力最小分配1（代表一张卡的1%），最大100（代表一张卡），精度单位是1。 |
| 整卡分配 | 开启了 qGPU 能力的节点可按照 tke.cloud.tencent.com/qgpu-core: 100 | 200 | …（N * 100，N 是整卡个数）的方式分配整卡。建议通过 TKE 的节点池能力来区分 NVIDIA 分配方式或转换到 qGPU 使用方式。 |
| 个数限制 | 一个 GPU 上最多可创建16个 qGPU 设备。建议按照容器申请的显存大小确定单个 GPU 卡可共享部署的 qGPU 个数。 |
注意：如果你升级了 TKE 集群的 Kubernetes Master 版本，请注意以下事项：
注意：请及时将 qGPU 组件更新至最新版本，具体更新内容请参见 qGPU（GPU 隔离组件）变更记录。
二、部署在集群内的 Kubernetes 对象
| Kubernetes 对象名称 | 类型 | 请求资源 | Namespace |
| qgpu-manager | DaemonSet | 每 GPU 节点一个 Memory: 300M, CPU:0.2 | kube-system |
| qgpu-manager | ClusterRole | – | – |
| qgpu-manager | ServiceAccount | – | kube-system |
| qgpu-manager | ClusterRoleBinding | – | kube-system |
| qgpu-scheduler | Deployment | 单一副本 Memory: 800M, CPU:1 | kube-system |
| qgpu-scheduler | ClusterRole | – | – |
| qgpu-scheduler | ClusterRoleBinding | – | kube-system |
| qgpu-scheduler | ServiceAccount | – | kube-system |
| qgpu-scheduler | Service | – | kube-system |
三、qGPU 权限
注意：说明：
注意：权限场景章节中仅列举了组件核心功能涉及到的相关权限，完整权限列表请参考权限定义章节。
四、权限说明
·该组件权限是当前功能实现的最小权限依赖。
·需要安装 qgpu ko 内核文件，创建、管理和删除 qgpu 设备，所以需要开启特权级容器。
五、权限场景
| 功能 | 涉及对象 | 涉及操作权限 |
| 跟踪 pod 的状态变化，获取 pod 信息，以及在 pod 删除时清理 qgpu 设备等资源。 | pods | get/list/watch |
| 跟踪 node 的状态变化，获取 node 信息，并根据 gpu 卡驱动和版本信息以及 qgpu 版本信息给 nodes 增加 label。 | nodes | get/list/watch/update |
| qgpu-scheduler 是基于 kubernetes 调度器 extender 机制开发的针对 qgpu 资源的扩展调度器，需要的权限与社区其他调度类组件（如 volcano）相同，包括跟踪和获取 pods 信息，需要把调度结果更新到 pod 的 label 和 annotation，跟踪和获取 node 信息，跟踪获取配置的 configmap，创建调度事件。 | pods | get/list/update/patch |
| | nodes | get/list/watch |
| | configmaps | get/list/watch |
| | events | create/patch |
| gpu.elasticgpu.io 是 qgpu 的记录 gpu 资源信息的自定义 CRD 资源（该功能已废弃，但为了兼容旧版本，资源定义需要保留），由 qgpu-manager 及 qgpu-scheduler 管理，需要增删改查所有权限。 | gpu.elasticgpu.io 及 gpu.elasticgpu.io/status | 所有权限 |
六、权限定义
kind: ClusterRoleapiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1metadata: name: qgpu-managerrules: – apiGroups: – "" resources: – pods verbs: – get – list – watch – apiGroups: – "" resources: – nodes verbs: – update – get – list – watch – apiGroups: – "elasticgpu.io" resources: – gpus – gpus/status verbs: – '*'—kind: ClusterRoleapiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1metadata: name: qgpu-schedulerrules: – apiGroups: – "" resources: – nodes verbs: – get – list – watch – apiGroups: – "" resources: – events verbs: – create – patch – apiGroups: – "" resources: – pods verbs: – update – patch – get – list – watch – apiGroups: – "" resources: – bindings – pods/binding verbs: – create – apiGroups: – "" resources: – configmaps verbs: – get – list – watch – apiGroups: – "elasticgpu.io" resources: – gpus – gpus/status verbs: – '*'
七、步骤1：安装 qGPU 调度组件
1. 登录 容器服务控制台，在左侧导航栏中选择集群。
2. 在集群列表中，单击目标集群 ID，进入集群详情页。
3. 选择左侧菜单栏中的组件管理，在组件管理页面单击新建。
4. 在新建组件管理页面中勾选 QGPU（GPU 隔离组件）。
5. 单击参数配置，设置 qgpu-scheduler 的调度策略。
·Spread：多个 Pod 会分散在不同节点、不同显卡上，优先选择资源剩余量较多的节点，适用于高可用场景，避免把同一个应用的副本放到同一个设备上。
·Binpack：多个 Pod 会优先使用同一个节点，适用于提高 GPU 利用率的场景。
6. 单击完成即可创建组件。安装成功后，需要为集群准备 GPU 资源。
八、步骤2：准备 GPU 资源并开启 qGPU 共享
1. 在集群列表中，单击目标集群 ID，进入集群详情页。
2. 在节点管理页面，选择节点池页签，单击新建。
3. 选择原生节点，单击创建。
4. 在新建页面，选择对应 GPU 机型并选择 qgpu 支持的驱动版本：
5. 在运维功能设置中，单击 qGPU 共享右侧开关。开关开启后，节点池中所有新增 GPU 原生节点默认开启 GPU 共享能力。你可以通过 Label 控制是否开启隔离能力。
6. 在高级设置 > Labels 中，通过节点池的高级配置来设置 Label，指定 qGPU 隔离策略：
·Label 键：tke.cloud.tencent.com/qgpu-schedule-policy
·Label 值：fixed-share（Label value 可填写全称或者缩写，更多取值可参考下方表格）
当前 qGPU 支持以下隔离策略：
| Label 值 | 缩写 | 英文名 | 中文名 | 含义 |
| best-effort（默认值） | be | Best Effort | 争抢模式 | 默认值。各个 Pods 不限制算力，只要卡上有剩余算力就可使用。 如果一共启动 N 个 Pods，每个 Pod 负载都很重，则最终结果就是 1/N 的算力。 |
| fixed-share | fs | Fixed Share | 固定配额 | 每个 Pod 有固定的算力配额，无法超过固定配额，即使 GPU 还有空闲算力。 |
| burst-share | bs | Guaranteed Share with Burst | 保证配额加弹性能力 | 调度器保证每个 Pod 有保底的算力配额，但只要 GPU 还有空闲算力，就可被 Pod 使用。例如，当 GPU 有空闲算力时（没有分配给其他 Pod），Pod 可以使用超过它的配额的算力。注意，当它所占用的这部分空闲算力再次被分配出去时，Pod 会回退到它的算力配额。 |
7. 单击创建节点池。
九、步骤3：给应用分配共享 GPU 资源
通过给容器设置 qGPU 对应资源可以允许 Pod 使用 qGPU，你可以通过控制台或者 YAML 方式为应用分配 GPU 资源。
注意：说明：
十、通过控制台设置
1. 在集群的左侧导航栏选择工作负载，在任意工作负载对象类型页面单击新建。这篇以 Deployment 为例。
2. 在新建 Deployment 页面，选择实例内容器，并填写 GPU 相关资源：
十一、通过 YAML 设置
通过 YAML 来创建相关 qGPU 资源：
spec: containers: resources: limits: tke.cloud.tencent.com/qgpu-memory: "5" tke.cloud.tencent.com/qgpu-core: "30" requests: tke.cloud.tencent.com/qgpu-memory: "5" tke.cloud.tencent.com/qgpu-core: "30"
其中：
·requests 和 limits 中 qGPU 相关的资源值必须一致（根据 K8S 的规则，可以省略掉 requests 中对 qGPU 的设置，这种情况下 requests 会被自动设置为和 limits 相同的值）。
·tke.cloud.tencent.com/qgpu-memory 表示容器申请的显存（单位 G），整数分配，不支持小数。
·tke.cloud.tencent.com/qgpu-core 代表容器申请的算力，每个 GPU 卡可以提供100%算力，qgpu-core 的设置应该小于100，设置值超过剩余算力比例值，则设置失败，设置后容器可以得到一张 GPU 卡 n% 的算力。