搭配 Amazon EKS 使用 P6e-GB200 UltraServers

使用下列組態建立名為 gpu-operator-values.yaml的 Helm 值檔案。

devicePlugin:
  enabled: true
nfd:
  enabled: true
gfd:
  enabled: true
driver:
  enabled: false
toolkit:
  enabled: false
migManager:
  enabled: false

使用您在上一個步驟中建立gpu-operator-values.yaml的檔案，為您的叢集安裝 NVIDIA GPU 運算子。

helm repo add nvidia https://helm.ngc.nvidia.com/nvidia
helm repo update

helm install gpu-operator nvidia/gpu-operator \
 --namespace gpu-operator \
 --create-namespace \
 --version v25.3.4 \
 --values gpu-operator-values.yaml

使用下列組態建立名為 dra-values.yaml的 Helm 值檔案。請注意 nodeAffinity和 tolerations，其會將 DRA 驅動程式設定為僅在具有 NVIDIA GPU 的節點上部署。

resources:
  gpus:
    enabled: false # set to false to disable experimental gpu support
  computeDomains:
    enabled: true

controller:
  nodeSelector: null
  affinity: null
  tolerations: []

kubeletPlugin:
  affinity:
    nodeAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
        nodeSelectorTerms:
        - matchExpressions:
          - key: "nvidia.com/gpu.present"
            operator: In
            values:
            - "true"
  tolerations:
    - key: "nvidia.com/gpu"
      operator: Exists
      effect: NoSchedule

使用您在上一個步驟中建立dra-values.yaml的檔案，為您的叢集安裝 NVIDIA DRA 驅動程式。

helm repo add nvidia https://helm.ngc.nvidia.com/nvidia
helm repo update

helm install nvidia-dra-driver-gpu nvidia/nvidia-dra-driver-gpu \
  --version="25.8.0" \
  --namespace nvidia-dra-driver-gpu \
  --create-namespace \
  -f dra-values.yaml

安裝後，DRA 驅動程式會建立可讓 Kubernetes 了解和配置ComputeDomain資源DeviceClass的資源，讓 P6e-GB200 UltraServers 上的分散式 GPU 工作負載能夠進行 IMEX 管理。

確認 DRA 資源可透過下列命令使用。

kubectl api-resources | grep resource.k8s.io

deviceclasses           resource.k8s.io/v1  false        DeviceClass
resourceclaims          resource.k8s.io/v1  true         ResourceClaim
resourceclaimtemplates  resource.k8s.io/v1  true         ResourceClaimTemplate
resourceslices          resource.k8s.io/v1  false        ResourceSlice

kubectl get deviceclasses

NAME
compute-domain-daemon.nvidia.com
compute-domain-default-channel.nvidia.com

使用下列組態建立名為 efa-values.yaml的 Helm 值檔案。

tolerations:
  - key: nvidia.com/gpu
    operator: Exists
    effect: NoSchedule

使用您在上一個步驟中建立dra-values.yaml的檔案，為您的叢集安裝 NVIDIA DRA 運算子。

helm repo add eks https://aws.github.io/eks-charts
helm repo update

helm install efa eks/aws-efa-k8s-device-plugin -n kube-system \
  --version="0.5.14" \
  -f efa-values.yaml

例如，如果您在描述節點時，將執行個體設定為在每個 NIC 群組中使用 1 個僅限 efa 的界面，則預期每個節點會看到 4 個可配置的 EFA 裝置。

kubectl describe node/<gb200-node-name>

Capacity:
  ...
  vpc.amazonaws.com/efa:  4
Allocatable:
  ...
  vpc.amazonaws.com/efa:  4

若要跨 NVL72 網域中的兩個節點執行多節點頻寬測試，請先安裝 MPI 運算子：

kubectl create -f https://github.com/kubeflow/mpi-operator/releases/download/v0.7.0/mpi-operator.yaml

建立名為 的 Helm 值檔案nvbandwidth-test-job.yaml，以定義測試資訊清單。請注意nvidia.com/gpu.clique，在具有多節點 NVLink 連線能力的相同 NVLink 網域中排程工作者的 Pod 親和性。

從 NVIDIA DRA 驅動程式版本 v25.8.0 ComputeDomains 開始是彈性的，.spec.numNodes可以在 ComputeDomain 定義0中設定為 。檢閱最新的 NVIDIA DRA 驅動程式版本備註以取得更新。

---
apiVersion: resource.nvidia.com/v1beta1
kind: ComputeDomain
metadata:
  name: nvbandwidth-test-compute-domain
spec:
  numNodes: 0 # This can be set to 0 from NVIDIA DRA Driver version v25.8.0+
  channel:
    resourceClaimTemplate:
      name: nvbandwidth-test-compute-domain-channel

---
apiVersion: kubeflow.org/v2beta1
kind: MPIJob
metadata:
  name: nvbandwidth-test
spec:
  slotsPerWorker: 4 # 4 GPUs per worker node
  launcherCreationPolicy: WaitForWorkersReady
  runPolicy:
    cleanPodPolicy: Running
  sshAuthMountPath: /home/mpiuser/.ssh
  mpiReplicaSpecs:
    Launcher:
      replicas: 1
      template:
        metadata:
          labels:
            nvbandwidth-test-replica: mpi-launcher
        spec:
          containers:
          - image: ghcr.io/nvidia/k8s-samples:nvbandwidth-v0.7-8d103163
            name: mpi-launcher
            securityContext:
              runAsUser: 1000
            command:
            - mpirun
            args:
            - --bind-to
            - core
            - --map-by
            - ppr:4:node
            - -np
            - "8"
            - --report-bindings
            - -q
            - nvbandwidth
            - -t
            - multinode_device_to_device_memcpy_read_ce
    Worker:
      replicas: 2 # 2 worker nodes
      template:
        metadata:
          labels:
            nvbandwidth-test-replica: mpi-worker
        spec:
          affinity:
            podAffinity:
              requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
              - labelSelector:
                  matchExpressions:
                  - key: nvbandwidth-test-replica
                    operator: In
                    values:
                    - mpi-worker
                topologyKey: nvidia.com/gpu.clique
          containers:
          - image: ghcr.io/nvidia/k8s-samples:nvbandwidth-v0.7-8d103163
            name: mpi-worker
            securityContext:
              runAsUser: 1000
            env:
            command:
            - /usr/sbin/sshd
            args:
            - -De
            - -f
            - /home/mpiuser/.sshd_config
            resources:
              limits:
                nvidia.com/gpu: 4  # Request 4 GPUs per worker
              claims:
              - name: compute-domain-channel # Link to IMEX channel
          resourceClaims:
          - name: compute-domain-channel
            resourceClaimTemplateName: nvbandwidth-test-compute-domain-channel

建立 ComputeDomain 並使用下列命令啟動任務。

kubectl apply -f nvbandwidth-test-job.yaml

ComputeDomain 建立，您可以看到工作負載的 ComputeDomain 有兩個節點：

kubectl get computedomains.resource.nvidia.com -o yaml

status:
  nodes:
  - cliqueID: <ClusterUUID>.<Clique ID>
    ipAddress: <node-ip>
    name: <node-hostname>
  - cliqueID: <ClusterUUID>.<Clique ID>
    ipAddress: <node-ip>
    name: <node-hostname>
  status: Ready

使用下列命令檢閱任務的結果。

kubectl logs --tail=-1 -l job-name=nvbandwidth-test-launcher

測試完成時，請使用下列命令將其刪除。

kubectl delete -f nvbandwidth-test-job.yaml