Рекомендации по настройке кластера kubernetes на рабочей станции с графическим процессором - PullRequest
0 голосов
/ 27 августа 2018

Мне хотелось бы узнать о текущих рекомендациях по настройке кластера kubernetes на рабочей станции Dell Alienware Aurora, работающей под управлением Ubuntu 18.04 LTS для работы с тензорным потоком на основе графического процессора.Это будет плацдармом для моих сервисов / контейнеров, прежде чем я разверну их в полномасштабном кластере k8s.Я не уверен, как выглядит правильная стратегия для такой установки.Вот некоторые возможности:

  1. Minikube с драйвером виртуального ящика, рабочий узел в ВМ
  2. Minikube с --vm-driver = нет, полагается на докер
  3. Kubeadm спланирование модулей на главном устройстве включено
  4. Kubeadm-dind (докер в докере)

Обновление : добавлены опции kubeadm.Может кто-нибудь также прокомментировать докер в решении докера.Будут ли службы / модули бесперебойно работать от докера в настройке докера до многоузловых удаленных машин / установок облачных экземпляров?

Хотелось бы услышать мнение экспертов kubernetes или кого-то, кто знаком с рабочими нагрузками tenorflow / GPU на одной физической машине.

1 Ответ

0 голосов
/ 27 августа 2018

Я бы пошел с 2 или 3 виртуальными машинами и использовал kubeadm.У вас будет настоящий кластер для игры.Там есть несколько бродячих / ансовых сборников.GPU / Tensorflow довольно новый, так что играйте;)

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...