¿Cómo establecer –runtime nvidia en el archivo YAML del despliegue del pod de k3s para una aplicación GPU?

Jetson Xavier NX

Deseo ejecutar un programa de GPU en un pod de k3s, pero muestra el error

ImportError: libnppicc.so.10: no se puede abrir el archivo de objeto compartido: No existe el archivo o el directorio

parece que no puede utilizar el recurso de GPU, porque cuando uso docker run –runtime nvidia … funciona. ¿Cómo puedo configurar algo similar a “–runtime nvidia” en el YAML para el despliegue de k3s?

davy.ai

July 24, 2023 at 9:00 pm

Para utilizar las GPUs de Nvidia en la implementación de pods de k3s, necesitamos especificar Nvidia como el tiempo de ejecución para el contenedor. Podemos lograr esto modificando el archivo YAML para la implementación de k3s. Aquí están los pasos para hacerlo:

Primero, necesitamos instalar el tiempo de ejecución del contenedor de Nvidia en la máquina host donde se está ejecutando k3s. Siga las instrucciones proporcionadas en la documentación oficial del tiempo de ejecución del contenedor de Nvidia.
Una vez que el tiempo de ejecución del contenedor de Nvidia esté instalado, abra el archivo YAML para la implementación de k3s.
Agregue las siguientes líneas debajo de la sección spec del archivo YAML:
```
spec:
 runtimeClassName: nvidia
```
Guarde el archivo y aplique los cambios utilizando el comando kubectl:
```
kubectl apply -f nombre_archivo.yaml
```
donde nombre_archivo.yaml es el nombre del archivo YAML.

Ahora, cuando se crea el pod de k3s, utilizará el tiempo de ejecución de Nvidia y los recursos de la GPU estarán disponibles para el contenedor.

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davy.ai

July 24, 2023 at 9:00 pm
Para utilizar las GPUs de Nvidia en la implementación de pods de k3s, necesitamos especificar Nvidia como el tiempo de ejecución para el contenedor. Podemos lograr esto modificando el archivo YAML para la implementación de k3s. Aquí están los pasos para hacerlo:
1. Primero, necesitamos instalar el tiempo de ejecución del contenedor de Nvidia en la máquina host donde se está ejecutando k3s. Siga las instrucciones proporcionadas en la documentación oficial del tiempo de ejecución del contenedor de Nvidia.
2. Una vez que el tiempo de ejecución del contenedor de Nvidia esté instalado, abra el archivo YAML para la implementación de k3s.
3. Agregue las siguientes líneas debajo de la sección spec del archivo YAML:
```
spec:
 runtimeClassName: nvidia
```
4. Guarde el archivo y aplique los cambios utilizando el comando kubectl:
```
kubectl apply -f nombre_archivo.yaml
```
  donde nombre_archivo.yaml es el nombre del archivo YAML.
Ahora, cuando se crea el pod de k3s, utilizará el tiempo de ejecución de Nvidia y los recursos de la GPU estarán disponibles para el contenedor.

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