主要观点：GPU 多年来在游戏、视频编辑等行业是重要组成部分，其作用已发生巨大变化，能进行大规模并行处理，在数据科学等现代领域不可或缺，NVIDIA 的 CUDA 推动了其在通用计算中的应用。
关键信息：

• 介绍 NVIDIA GPU 操作员在 Kubernetes 上的部署及作用。
• 讨论在 Kubernetes 上运行 GPU 工作负载的优势，如可无缝调度和运行、简化部署和扩展等。
• 阐述在 Kubernetes 中无需 GPU 操作员时 GPU 的集成步骤，包括主机操作系统、容器运行时、Kubernetes 编排层。
• 说明在 Kubernetes 中扩展 GPU 工作负载的困难及操作员的帮助，如解决驱动兼容性等问题。
• 讲解 NVIDIA GPU 操作员的工作流程，包括发现、安装配置和验证。
• 介绍安装 NVIDIA GPU 操作员的步骤及验证方法，还通过运行示例 GPU 应用测试设置。
• 提及 GPU 共享和最大化利用率的策略，以及可选的 GPU 操作员组件如 GPUDirect RDMA 和 GPUDirect Storage。
  重要细节：
• 2007 年 NVIDIA 引入 CUDA 解锁了 GPU 通用计算潜力。
• 主机操作系统需注意 NVIDIA 设备驱动与 CUDA 工具包的版本兼容性。
• 容器运行时需 NVIDIA 容器工具包来实现 GPU 访问等功能。
• Kubernetes 通过 NVIDIA 设备插件识别和调度 GPU 资源。
• 操作员通过控制循环保证节点状态符合期望配置。
• 安装 NVIDIA GPU 操作员需满足操作系统等先决条件，可通过 Helm 安装。
• GPU 共享策略需根据工作负载需求选择。
• GPUDirect RDMA 可实现 GPU 与 PCIe 设备直接通信，降低延迟等。
• GPUDirect Storage 可让 GPU 直接从存储设备读取数据，提高效率。