Amazon EKS AMI中GPU节点驱动安装问题的技术分析
问题背景
在使用Amazon EKS服务时,用户发现当从Kubernetes 1.25升级到1.28版本时,GPU节点上的NVIDIA驱动无法正常安装。这一问题特别出现在使用aws-eks-gpu-node-1.28 AMI镜像时,而使用1.25版本的AMI则能正常工作。
问题现象
当使用1.28版本的AMI启动GPU节点后,执行nvidia-smi命令会显示"NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver"错误。通过检查系统日志发现,configure-nvidia.service服务启动失败,原因是无法连接到169.254.169.254(AWS实例元数据服务)的80端口。
根本原因分析
通过对比1.25和1.28两个版本的AMI配置,发现关键差异在于systemd服务单元文件的配置:
-
1.25版本的服务配置中明确指定了网络依赖关系:
After=network-online.target Wants=network-online.target这确保了服务在网络完全就绪后才会启动。
-
1.28版本的服务配置中移除了这些网络依赖项,导致服务在网络尚未就绪时就尝试访问实例元数据服务,从而失败。
技术细节
在AWS环境中,169.254.169.254是实例元数据服务的专用IP地址。该服务提供了关于EC2实例的重要信息,包括实例类型、AMI ID等。GPU驱动安装脚本需要查询这些信息来确定正确的驱动版本和配置。
当服务在网络未就绪时尝试访问该端点,会导致连接失败,进而使整个驱动安装过程失败。这是一个典型的"启动顺序"问题,在系统服务配置中很常见。
解决方案
AWS团队已经在新版本中修复了这个问题。修复方式是在服务配置中重新添加网络依赖关系,确保服务在网络完全就绪后才执行。
对于遇到此问题的用户,可以采取以下临时解决方案:
- 手动修改/etc/systemd/system/configure-nvidia.service文件,添加网络依赖项
- 执行
systemctl daemon-reload重新加载服务配置 - 重启服务
systemctl restart configure-nvidia.service
最佳实践建议
- 在升级Kubernetes版本时,建议先在测试环境验证所有节点功能
- 对于GPU节点,升级后应立即验证nvidia-smi命令是否正常工作
- 关注AWS官方发布说明,了解已知问题和修复情况
- 考虑使用自动化工具监控节点健康状态,包括GPU驱动状态
总结
这个问题展示了系统服务启动顺序的重要性,特别是在云环境中,许多服务都依赖于网络和元数据服务。AWS EKS团队通过修复服务依赖关系解决了这个问题,确保了GPU节点能够正确安装和配置NVIDIA驱动。对于用户来说,理解这类问题的根本原因有助于更快地诊断和解决类似问题。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00