手把手教你搞定阿里云ACK GPU节点池：从零开始也能轻松上手！

嘿，朋友！如果你正打算在云端跑深度学习、AI训练或者高性能计算项目，那你一定绕不开GPU资源。而说到国内最靠谱的云平台之一——阿里云，它的容器服务 Kubernetes 版（简称 ACK）简直就是搞AI开发的“神兵利器”。今天我就带你一步步创建一个属于你的ACK GPU节点池，哪怕你是第一次接触K8s，也不用慌，咱们慢慢来，保证你看完就能自己动手操作。

为啥要搞GPU节点池？普通节点不行吗？

先别急着点下一步，咱得先把“为什么”弄明白。你可能知道，Kubernetes 是用来管理容器化应用的，但它默认分配的是通用型CPU节点。这些节点跑个Web服务、后端API没问题，但要是你想训练个YOLOv8模型，或者部署一个Stable Diffusion图像生成服务，那CPU就有点“力不从心”了。

这时候GPU就派上用场了。GPU天生擅长并行计算，特别适合处理矩阵运算、图像渲染和神经网络训练这类任务。而ACK的GPU节点池，就是专门为你这些高算力需求准备的“特种部队”——你可以把它们单独划出来，只跑AI相关的Pod，既高效又节省资源。

准备工作：账号、权限和地域选择

在动手指之前，咱们得先把地基打好。确保你有一个阿里云账号，并且已经完成了实名认证。然后登录到阿里云控制台，进入容器服务 Kubernetes 版（ACK）页面。

接下来选集群所在的地域。这里建议你根据数据来源或用户分布来决定。比如你的训练数据存放在华北2（北京），那就优先选这个区域，减少跨地域传输带来的延迟和费用。注意查看该地域是否支持你想要的GPU型号，比如NVIDIA T4、A10或V100等。

还有个小提示：首次使用ACK的话，建议先开个按量付费的测试集群玩一玩，等熟悉流程后再切到包年包月，避免不必要的浪费。

第一步：创建Kubernetes集群（如果还没建的话）

如果你还没有ACK集群，得先创建一个。点击“创建Kubernetes集群”，选择“专有版”或“托管版”都可以。新手推荐托管版，控制平面由阿里云帮你维护，省心不少。

配置的时候注意几个关键点：

• Worker节点实例规格先别选GPU的，我们后面通过节点池加；
• 网络插件建议用Flannel或Terway；
• 开启日志服务和监控，方便后期排错。

等集群状态变成“运行中”，恭喜你，第一步成功啦！

第二步：添加GPU节点池

现在进入正题——创建GPU节点池。在集群详情页找到“节点池”菜单，点击“创建节点池”。

这里的关键是实例规格。你需要勾选带GPU的ECS型号，比如ecs.gn6i-c8g1.8xlarge（搭载T4）、ecs.gn5i-cu18xl.4xlarge（P4）等等。不同型号性能和价格差异挺大，建议根据预算和算力需求权衡。

节点数量可以先设为1~2台做测试，后续可以根据负载自动扩缩容。对了，记得打开“自动伸缩”功能，这样当任务多的时候系统会自动加机器，闲的时候还能缩回去省钱。

操作系统建议选 Alibaba Cloud Linux 2 或 CentOS，它们对NVIDIA驱动的支持比较成熟。存储方面，系统盘至少100GB起步，毕竟模型文件动不动就几十个G。

第三步：安装GPU驱动和Device Plugin

很多人以为节点创建完就能直接跑CUDA程序了，其实还差一步——装驱动和插件。

好在阿里云很贴心，大部分GPU镜像已经预装了NVIDIA驱动。你可以在创建节点时选择“GPU优化镜像”，这样省去了手动安装的麻烦。

不过为了确保万无一失，建议你在集群里部署一下 NVIDIA Device Plugin。它能让Kubernetes识别出GPU资源，并在调度Pod时正确分配显卡。

执行这条命令就行：

kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/AliyunContainerService/gpushare-device-plugin/master/device-plugin-rbac.yaml
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/AliyunContainerService/gpushare-device-plugin/master/device-plugin-daemonset.yaml

等DaemonSet跑起来后，你可以用kubectl describe node看看节点信息里有没有出现nvidia.com/gpu字段。如果有，说明GPU已经被系统识别了，干得漂亮！

实战演练：部署一个GPU任务试试水

来吧，咱们写个简单的YAML文件，部署一个基于PyTorch的训练任务，验证GPU能不能正常工作。

创建一个叫gpu-test.yaml的文件：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pytorch-gpu-test
spec:
  containers:
  - name: trainer
    image: pytorch/pytorch:latest
    command: ["python", "-c"]
    args:
      - |
        import torch
        print(f"GPU可用: {torch.cuda.is_available()}")
        if torch.cuda.is_available():
            print(f"GPU数量: {torch.cuda.device_count()}")
            print(f"当前设备: {torch.cuda.current_device()}")
    resources:
      limits:
        nvidia.com/gpu: 1
  restartPolicy: Never

保存后运行：kubectl apply -f gpu-test.yaml

再用kubectl logs pytorch-gpu-test查看输出。如果看到“GPU可用: True”这样的结果，说明你的GPU节点池已经完全打通，可以正式开工啦！

常见问题与避坑指南

我知道你现在可能激动坏了，但别急，我得提醒你几个容易踩的“雷区”：

1. 驱动版本不匹配

有时候你会发现明明装了GPU，但Pod就是调用不了。大概率是CUDA版本和镜像里的驱动不兼容。解决方案是统一使用阿里云官方推荐的GPU镜像，或者手动升级驱动。

2. 资源没声明，Pod被调度到CPU节点

一定要在Pod的resources里写清楚nvidia.com/gpu: 1，否则K8s可不知道你要用显卡，很可能把你扔到普通节点上去，结果就是代码报错“no CUDA-capable device detected”。

3. 成本控制不当

GPU机器贵啊朋友们！一台T4 monthly可能就要小几千。所以强烈建议你结合弹性伸缩策略 + 混合部署（CPU/GPU混合节点池），闲时缩容，忙时扩容，把钱花在刀刃上。

优惠别错过：领张券省下一大笔！

说到成本，我必须提一嘴——阿里云经常有活动，尤其是新用户或者节日促销期间，折扣力度非常猛。比如现在就有新人专享的云产品大礼包，GPU服务器也能用！

趁你还在这儿，赶紧点这里领取阿里云优惠券，说不定能省下几百甚至上千块。我上次建集群就靠这张券打了七折，香得很！

进阶玩法：多团队共享GPU资源？安排！

如果你是个技术负责人，手下好几个AI小组都在用集群，可能会遇到资源争抢的问题。比如A组训练模型占满了所有GPU，B组的推理服务就没法启动。

这时候你可以考虑使用阿里云的GPU共享调度方案。通过安装GPU共享插件（比如aliyun/gpushare-scheduler-extender），可以把一块物理GPU拆成多个逻辑实例，让多个Pod共享使用，提升资源利用率。

共享也有代价——性能会有损耗，适合轻量级任务。重要训练任务还是建议独占整卡。

你已经比90%的人更懂ACK了

看到这儿，你应该已经掌握了从零搭建ACK GPU节点池的全套技能：从创建集群、添加GPU节点池，到安装驱动、部署应用，再到优化成本和解决常见问题。这套组合拳打下来，别说跑个AI模型了，就算整个部门的算力需求你都能扛住。

云计算这东西，说难也难，说简单也简单。关键是要动手试，不怕错。每一个报错都是进步的机会，每一次重启都是通往精通的台阶。

最后再唠叨一句：别忘了去领那个阿里云优惠券，省到就是赚到。祝你早日训练出理想的模型，发paper、上线产品统统不在话下！

要是过程中遇到啥问题，欢迎留言交流，咱们一起搞定它！。