Kubernetes中NVIDIA设备插件部署问题排查与解决方案

在Kubernetes集群中部署NVIDIA GPU设备时，经常会遇到设备插件无法正常识别GPU的问题。本文将以一个典型故障案例为基础，深入分析问题原因并提供完整的解决方案。

问题现象

当在Kubernetes 1.26集群中使用NVIDIA k8s-device-plugin时，设备插件日志显示无法加载NVML库的错误：

Detected non-NVML platform: could not load NVML library: libnvidia-ml.so.1

同时，运行GPU测试容器时会出现CUDA驱动版本不兼容的错误提示。

根本原因分析

经过排查，发现该问题主要由以下两个因素导致：

1. 容器运行时配置不完整：虽然已经通过nvidia-ctk工具配置了containerd运行时，但未将nvidia运行时设置为默认运行时。

2. 运行时类缺失：Kubernetes集群中缺少对应的RuntimeClass定义，导致Pod无法正确使用NVIDIA容器运行时。

详细解决方案

1. 正确配置容器运行时

对于使用containerd作为容器运行时的环境，需要执行以下配置命令：

sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=containerd --set-as-default
sudo systemctl restart containerd

这个操作会确保：

• 在containerd配置中添加nvidia运行时
• 将其设置为默认运行时
• 配置正确的二进制路径指向nvidia-container-runtime

2. 创建Kubernetes RuntimeClass

在Kubernetes中创建RuntimeClass资源：

apiVersion: node.k8s.io/v1
handler: nvidia
kind: RuntimeClass
metadata:
  name: nvidia

3. 部署设备插件时指定运行时类

在部署NVIDIA设备插件DaemonSet时，需要在PodSpec中明确指定运行时类：

spec:
  runtimeClassName: nvidia

如果使用Helm部署，可以通过参数指定：

helm install --set runtimeClassName=nvidia ...

验证步骤

完成上述配置后，可以通过以下方式验证：

1. 检查设备插件日志，确认不再出现NVML库加载错误
2. 运行测试Pod验证GPU是否可用
3. 通过nvidia-smi命令确认容器内GPU信息可见

最佳实践建议

1. 版本兼容性检查：确保NVIDIA驱动版本、容器工具包版本和设备插件版本相互兼容
2. 节点标签管理：为GPU节点添加特定标签，便于通过nodeSelector定向部署工作负载
3. 资源监控：部署GPU监控组件，实时掌握GPU资源使用情况
4. 定期更新：保持NVIDIA相关组件的定期更新，获取最新功能和安全修复

通过以上系统化的配置和验证流程，可以确保Kubernetes集群中的NVIDIA GPU资源被正确识别和调度，为AI/ML等GPU密集型工作负载提供可靠的基础设施支持。