使用vNPU说明
在K8s场景，当用户需要使用vNPU资源时，可以通过结合集群调度组件
MindCluster Ascend Device Plugin的使用，使Kubernetes可以管理昇腾处理器资源。使用方式又按照是否需要提前切分好vNPU，划分为静态虚拟化和动态虚拟化两种，且两种模式不能混用，也不能和之前章节提到的MindCluster Ascend Docker Runtime使用方式混合使用。昇腾虚拟化实例特性支持的产品型号情况如下表所示：
特性 |
需要的集群调度组件 |
Atlas 训练系列产品支持情况 |
Atlas 推理系列产品支持情况 |
|---|---|---|---|
静态虚拟化 |
|
支持全部Atlas 训练系列产品 |
Atlas 300I Pro 推理卡 |
（可选）MindCluster Volcano |
Atlas 300V Pro 视频解析卡 |
||
（可选）MindCluster HCCL Controller |
Atlas 300I Duo 推理卡 |
||
动态虚拟化 |
|
不支持 |
Atlas 300I Pro 推理卡 |
MindCluster Volcano |
Atlas 300V 视频解析卡A300V 视频解析卡 |
||
Atlas 300V Pro 视频解析卡 |
MindCluster Ascend Device Plugin组件的安装请参见安装部署章节安装MindCluster Ascend Device Plugin。
在静态虚拟化场景下，组件的可选性说明如下。
- MindCluster Volcano：用户若使用自己的调度组件，需要进行参数配置，请参见表2 Ascend Device Plugin启动参数；用户也可直接使用该组件进行任务调度。
- MindCluster HCCL Controller：在使用Atlas 训练系列产品时才需要选择该组件；使用Atlas 推理系列产品时可不选择。
父主题： MindX DL挂载vNPU