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k8s-device-plugin Docker 镜像下载 - 轩辕镜像

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NVIDIA K8s设备插件镜像,用于在Kubernetes集群中部署设备插件,实现对NVIDIA GPU资源的管理与调度。
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k8s-device-plugin 配置说明

k8s-device-plugin 官方文档

NVIDIA Kubernetes设备插件(k8s-device-plugin)镜像文档

重要通知

自GPU设备插件v0.12.0版本起,Docker Hub将不再发布新镜像。请使用NGC目录中的镜像:nvcr.io/nvidia/k8s-device-plugin

镜像概述和主要用途

NVIDIA Kubernetes设备插件(k8s-device-plugin)是一个符合Kubernetes设备插件框架规范的组件,用于在Kubernetes集群中实现NVIDIA GPU资源的自动发现、管理和调度。该插件允许集群中的Pod通过Kubernetes API请求GPU资源,并确保GPU资源被正确分配和隔离。

主要用途:作为Kubernetes节点级组件,为集群提供GPU资源的抽象和管理能力,使容器化应用能够便捷地使用NVIDIA GPU进行加速计算。

核心功能和特性

  • GPU资源自动发现:自动识别节点上的NVIDIA GPU设备及属性(如型号、内存)
  • 资源分配与隔离:支持按整卡或MIG(多实例GPU)方式分配GPU资源
  • Kubernetes兼容性:符合Kubernetes设备插件v1beta1 API规范
  • 多基础镜像支持:提供基于Ubuntu、CentOS、Red Hat UBI等多种基础镜像的版本
  • 轻量化设计:镜像体积小,资源占用低,适合作为DaemonSet在集群节点上长期运行

使用场景和适用范围

适用于需要在Kubernetes集群中运行GPU加速工作负载的场景,包括但不限于:

  • 机器学***/深度学***训练与推理(如TensorFlow、PyTorch应用)
  • 科学计算与数值模拟
  • 视频编解码、图形渲染等GPU加速任务
  • 基于MIG的GPU资源精细化管理场景

适用环境:

  • 部署有NVIDIA GPU的Kubernetes集群(v1.10+)
  • 节点已安装NVIDIA驱动(版本需与GPU型号匹配)
  • 容器运行时支持NVIDIA容器运行时(如nvidia-container-runtime)

支持的标签和Dockerfile链接

最新支持版本(v0.11.0及更早)

版本号标签名称基础镜像Dockerfile链接
v0.11.0v0.11.0, v0.11.0-ubuntu20.04Ubuntu 20.04Dockerfile
v0.11.0v0.11.0-ubi8Red Hat UBI 8Dockerfile
v0.10.0v0.10.0, v0.10.0-ubuntu20.04Ubuntu 20.04Dockerfile
v0.10.0v0.10.0-ubi8Red Hat UBI 8Dockerfile
v0.9.0latest, v0.9.0, v0.9.0-ubuntu16.04Ubuntu 16.04Dockerfile
v0.9.0v0.9.0-centos7CentOS 7Dockerfile
v0.9.0v0.9.0-ubi8Red Hat UBI 8Dockerfile
v0.8.xv0.8.2-ubuntu16.04, v0.8.2-centos7, v0.8.2-ubi8等Ubuntu 16.04/CentOS 7/UBI 8v0.8.2 Dockerfiles

旧版本标签(历史版本)

v0.7.x及更早版本(amd64架构)

包含v0.7.3、v0.7.2、v0.6.0、v0.5.0等版本,支持Ubuntu 16.04、CentOS 7、UBI 8基础镜像,标签格式为v<版本>-<基础镜像>(如v0.7.0-ubuntu16.04)。
Dockerfile链接示例:v0.7.0 Ubuntu 16.04

早期beta版本

包含1.0.0-beta、1.0.0-beta1至1.0.0-beta6等版本,标签格式为<beta版本>-<基础镜像>(如1.0.0-beta6-centos7)。

1.x系列旧版本

包含1.11、1.10、1.9等版本,支持Ubuntu 16.04和CentOS 7基础镜像,标签格式为<版本>-<基础镜像>(如1.11-ubuntu16.04)。

部署方法

Kubernetes DaemonSet部署(推荐)

通过Kubernetes DaemonSet在集群所有GPU节点上部署设备插件:

yaml
apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
  name: nvidia-device-plugin-daemonset
  namespace: kube-system
spec:
  selector:
    matchLabels:
      name: nvidia-device-plugin-ds
  template:
    metadata:
      labels:
        name: nvidia-device-plugin-ds
    spec:
      tolerations:
      - key: nvidia.com/gpu
        operator: Exists
        effect: NoSchedule
      containers:
      - image: nvcr.io/nvidia/k8s-device-plugin:v0.14.1  # 使用NGC最新镜像
        name: nvidia-device-plugin-ctr
        securityContext:
          allowPrivilegeEscalation: false
          capabilities:
            drop: ["ALL"]
        volumeMounts:
        - name: device-plugin
          mountPath: /var/lib/kubelet/device-plugins
      volumes:
      - name: device-plugin
        hostPath:
          path: /var/lib/kubelet/device-plugins

部署命令:

bash
kubectl apply -f [***]

注意事项

  1. 前置条件:

    • 节点需安装NVIDIA驱动(版本≥418.81.07,推荐最新稳定版)
    • 容器运行时需配置nvidia-container-runtime(如containerd配置[plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".containerd.runtimes.nvidia])
    • Kubernetes集群版本≥1.10(推荐1.16+以支持最新设备插件API)
  2. 版本兼容性:

    • 设备插件版本需与Kubernetes版本兼容(参考***兼容性矩阵)
    • v0.12.0+版本仅在NGC发布,Docker Hub不再更新
  3. 资源验证: 部署后可通过以下命令验证GPU资源是否被正确识别:

    bash
    kubectl describe nodes | grep nvidia.com/gpu
    

参考链接

  • NGC镜像地址
  • GitHub项目主页
  • NVIDIA Kubernetes设备插件文档
查看更多 k8s-device-plugin 相关镜像 →
rocm/k8s-device-plugin logo
rocm/k8s-device-plugin
by AMD
认证
Kubernetes (k8s)设备插件,用于将AMD GPU注册到容器集群中,支持计算工作负载调度
75M+ pulls
上次更新:9 天前

用户好评

来自真实用户的反馈,见证轩辕镜像的优质服务

oldzhang的头像

oldzhang

运维工程师

Linux服务器

5

"Docker加速体验非常流畅,大镜像也能快速完成下载。"

用户评价详情

oldzhang - 运维工程师

Linux服务器

5

Docker加速体验非常流畅,大镜像也能快速完成下载。

Nana - 后端开发

Mac桌面

4.9

配置Docker镜像源后,拉取速度快了数倍,开发体验提升明显。

Qiang - 平台研发

K8s集群

5

轩辕镜像在K8s集群中表现很稳定,容器部署速度明显加快。

小敏 - 测试工程师

Windows桌面

4.8

Docker镜像下载不再超时,测试环境搭建更加高效。

晨曦 - DevOps工程师

宝塔面板

5

配置简单,Docker镜像源稳定,适合快速部署环境。

阿峰 - 资深开发

群晖NAS

5

在群晖NAS上配置后,镜像下载速度飞快,非常适合家庭实验环境。

俊仔 - 后端工程师

飞牛NAS

4.9

Docker加速让容器搭建顺畅无比,再也不用等待漫长的下载。

Lily - 测试经理

Linux服务器

4.8

镜像源覆盖面广,更新及时,团队一致反馈体验不错。

浩子 - 云平台工程师

Podman容器

5

使用轩辕镜像后,Podman拉取镜像稳定无比,生产环境可靠。

Kai - 运维主管

爱快路由

5

爱快系统下配置加速服务,Docker镜像拉取速度提升非常大。

翔子 - 安全工程师

Linux服务器

4.9

镜像源稳定性高,安全合规,Docker拉取无忧。

亮哥 - 架构师

K8s containerd

5

大规模K8s集群下镜像加速效果显著,节省了大量时间。

慧慧 - 平台开发

Docker Compose

4.9

配置Compose镜像加速后,整体构建速度更快了。

Tina - 技术支持

Windows桌面

4.8

配置简单,镜像拉取稳定,适合日常开发环境。

宇哥 - DevOps Leader

极空间NAS

5

在极空间NAS上使用Docker加速,体验流畅稳定。

小静 - 数据工程师

Linux服务器

4.9

Docker镜像源下载速度快,大数据环境搭建轻松完成。

磊子 - SRE

宝塔面板

5

使用轩辕镜像后,CI/CD流程整体快了很多,值得推荐。

阿Yang - 前端开发

Mac桌面

4.9

国内网络环境下,Docker加速非常给力,前端环境轻松搭建。

Docker迷 - 架构师

威联通NAS

5

威联通NAS下配置镜像加速后,Docker体验比官方源好很多。

方宇 - 系统工程师

绿联NAS

5

绿联NAS支持加速配置,Docker镜像下载快且稳定。

常见问题

Q1:轩辕镜像免费版与专业版有什么区别?

免费版仅支持 Docker Hub 加速,不承诺可用性和速度;专业版支持更多镜像源,保证可用性和稳定速度,提供优先客服响应。

Q2:轩辕镜像免费版与专业版有分别支持哪些镜像?

免费版仅支持 docker.io;专业版支持 docker.io、gcr.io、ghcr.io、registry.k8s.io、nvcr.io、quay.io、mcr.microsoft.com、docker.elastic.co 等。

Q3:流量耗尽错误提示

当返回 402 Payment Required 错误时,表示流量已耗尽,需要充值流量包以恢复服务。

Q4:410 错误问题

通常由 Docker 版本过低导致,需要升级到 20.x 或更高版本以支持 V2 协议。

Q5:manifest unknown 错误

先检查 Docker 版本,版本过低则升级;版本正常则验证镜像信息是否正确。

Q6:镜像拉取成功后,如何去掉轩辕镜像域名前缀?

使用 docker tag 命令为镜像打上新标签,去掉域名前缀,使镜像名称更简洁。

查看全部问题→

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Linux

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Windows/Mac

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Docker Compose

Docker Compose 项目配置加速

K8s Containerd

Kubernetes 集群配置 Containerd

宝塔面板

在宝塔面板一键配置镜像加速

群晖

Synology 群晖 NAS 配置加速

飞牛

飞牛 fnOS 系统配置镜像加速

极空间

极空间 NAS 系统配置加速服务

爱快路由

爱快 iKuai 路由系统配置加速

绿联

绿联 NAS 系统配置镜像加速

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QNAP 威联通 NAS 配置加速

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其他仓库配置

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