MicroK8s中GPU插件配置问题解析与解决方案

问题背景

在MicroK8s环境中使用GPU加速功能时，用户可能会遇到CUDA驱动版本不兼容的报错信息。典型错误表现为"Failed to allocate device vector A (error code CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version)"，这表明系统检测到的NVIDIA驱动版本无法满足CUDA运行时的最低要求。

技术分析

该问题通常由以下几个因素导致：

1. 驱动版本不匹配：宿主机安装的NVIDIA驱动版本与容器内CUDA工具包版本存在兼容性问题
2. 运行时配置缺失：未正确配置Kubernetes运行时类(runtimeClass)来启用GPU支持
3. 资源限制未声明：Pod规范中未正确声明GPU资源请求

解决方案

通过以下配置可解决该问题：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: cuda-vector-add
spec:
  runtimeClassName: nvidia  # 关键配置：指定NVIDIA容器运行时
  restartPolicy: OnFailure
  containers:
  - name: cuda-vector-add
    env:
    - name: NVIDIA_VISIBLE_DEVICES  # 环境变量：使容器可见所有GPU设备
      value: all
    - name: NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES  # 指定驱动能力集
      value: compute,utility
    image: "k8s.gcr.io/cuda-vector-add:v0.1"
    resources:
      limits:
        nvidia.com/gpu: 1  # 声明GPU资源限制

关键配置说明

1. runtimeClassName：必须设置为"nvidia"，这是MicroK8s GPU插件安装时创建的运行时类
2. 环境变量配置：
   • NVIDIA_VISIBLE_DEVICES：控制容器可见的GPU设备
   • NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES：定义容器可使用的驱动功能
3. 资源限制：必须明确声明GPU资源请求，否则调度器不会为Pod分配GPU资源

验证步骤

1. 确认MicroK8s已正确安装GPU插件：microk8s status
2. 检查节点GPU资源可用性：kubectl describe node
3. 部署测试Pod并检查日志输出

最佳实践建议

1. 确保宿主机NVIDIA驱动版本与容器内CUDA版本兼容
2. 生产环境中建议使用DevicePlugin方式管理GPU资源
3. 考虑使用GPU操作符(GPU Operator)简化部署和管理
4. 对于多GPU环境，合理设置NVIDIA_VISIBLE_DEVICES实现设备隔离

通过以上配置和验证步骤，用户可以在MicroK8s环境中成功启用GPU加速功能，解决常见的驱动兼容性问题。