NVIDIA k8s-device-plugin部署故障排查指南

问题现象分析

在Kubernetes 1.28集群中使用CRI-O容器运行时部署NVIDIA设备插件时，出现以下关键错误信息：

1. 平台检测失败，无法加载NVML库(libnvidia-ml.so.1)
2. 系统报告不兼容平台
3. 插件管理器创建失败

根本原因

该问题通常由以下三个层面的配置缺失导致：

1. 驱动层问题：虽然nvidia-smi命令可以执行，但动态链接库路径可能未正确配置
2. 运行时配置问题：CRI-O未正确配置nvidia运行时
3. 部署规范问题：未正确指定运行时类(runtimeClass)

深度解决方案

驱动层验证

首先需要确认GPU节点的驱动完整性：

ldconfig -p | grep libnvidia-ml

若未找到，需检查驱动安装是否完整，特别注意库文件路径是否包含在LD_LIBRARY_PATH环境变量中。

CRI-O运行时配置

CRI-O需要明确配置nvidia运行时，典型配置应包含：

[crio.runtime.runtimes.nvidia]
runtime_path = "/usr/bin/nvidia-container-runtime"
runtime_type = "oci"

配置后必须执行：

systemctl restart crio

Kubernetes运行时类配置

创建RuntimeClass资源：

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

部署设备插件时需要显式指定：

runtimeClassName: nvidia

验证方案

可通过简单的工作负载验证：

crictl run --runtime=nvidia <container_id>

观察GPU资源是否被正确挂载。

最佳实践建议

1. 建议使用nvidia-ctk工具自动化配置过程
2. 生产环境应考虑使用节点选择器，确保插件仅部署在GPU节点
3. 定期检查驱动版本与容器工具包的兼容性
4. 建议实现健康检查机制监控插件状态

总结思考

NVIDIA设备插件的部署需要驱动层、容器运行时层和Kubernetes调度层的协同配置。现代GPU计算环境对这三者的版本兼容性要求严格，建议建立版本矩阵文档，明确各组件版本的适配关系。对于生产环境，还应考虑实现自动化的健康检查和故障转移机制。