참고: 이 섹션은 쿠버네티스에 필요한 기능을 제공하는 써드파티 프로젝트와 관련이 있다. 쿠버네티스 프로젝트 작성자는 써드파티 프로젝트에 책임이 없다. 이 페이지는
CNCF 웹사이트 가이드라인에 따라 프로젝트를 알파벳 순으로 나열한다. 이 목록에 프로젝트를 추가하려면 변경사항을 제출하기 전에
콘텐츠 가이드를 읽어본다.
관리자는 해당하는 하드웨어 벤더의 GPU 드라이버를 노드에
설치해야 하며, GPU 벤더가 제공하는 디바이스 플러그인을
실행해야 한다. 다음은 몇몇 벤더의 지침에 대한 웹페이지이다.
* [AMD](https://github.com/ROCm/k8s-device-plugin#deployment)
* [Intel](https://intel.github.io/intel-device-plugins-for-kubernetes/cmd/gpu_plugin/README.html)
* [NVIDIA](https://github.com/NVIDIA/k8s-device-plugin#quick-start)
플러그인을 한 번 설치하고 나면, 클러스터는 `amd.com/gpu` 또는 `nvidia.com/gpu`를 스케줄 가능한 리소스로써 노출시킨다.
사용자는 이 GPU들을 `cpu`나 `memory`를 요청하는 방식과 동일하게
GPU 자원을 요청함으로써 컨테이너에서 활용할 수 있다.
그러나 리소스의 요구 사항을 명시하는 방식에
약간의 제약이 있다.
GPU는 `limits` 섹션에서만 명시되는 것을 가정한다. 그 의미는 다음과 같다.
* 쿠버네티스는 limits를 requests의 기본 값으로 사용하게 되므로
사용자는 GPU `limits` 를 명시할 때 `requests` 명시하지 않아도 된다.
* 사용자는 `limits` 과 `requests` 를 모두 명시할 수 있지만, 두 값은
동일해야 한다.
* 사용자는 `limits` 명시 없이는 GPU `requests` 를 명시할 수 없다.
다음은 GPU를 요청하는 파드에 대한 예제 매니페스트를 보여준다.
```yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: cuda-vector-add
spec:
restartPolicy: OnFailure
containers:
- name: example-vector-add
image: "registry.example/example-vector-add:v42"
resources:
limits:
gpu-vendor.example/example-gpu: 1 # 1 GPU 요청
```
## 다른 타입의 GPU들을 포함하는 클러스터
만약 클러스터의 노드들이 서로 다른 타입의 GPU를 가지고 있다면, 사용자는
파드를 적합한 노드에 스케줄 하기 위해서
[노드 레이블과 노드 셀렉터](/ko/docs/tasks/configure-pod-container/assign-pods-nodes/)를 사용할 수 있다.
예를 들면,
```shell
# 노드가 가진 가속기 타입에 따라 레이블을 단다.
kubectl label nodes node1 accelerator=example-gpu-x100
kubectl label nodes node2 accelerator=other-gpu-k915
```
`accelerator` 레이블 키를 `accelerator`로 지정한 것은 그저 예시일 뿐이며,
선호하는 다른 레이블 키를 사용할 수 있다.
## 노드 레이블링 자동화 {#node-labeller}
만약 AMD GPU 디바이스를 사용하고 있다면,
[노드 레이블러](https://github.com/ROCm/k8s-device-plugin/tree/master/cmd/k8s-node-labeller)를 배치할 수 있다.
노드 레이블러는 GPU 디바이스의 속성에 따라서 노드에 자동으로 레이블을 달아 주는