不同類型和版本的ACK集群默認為您安裝不同版本的NVIDIA驅動。如果您使用的CUDA庫需要匹配更高版本的NVIDIA驅動，需要自定義安裝節點的NVIDIA驅動。本文介紹如何基于節點池標簽自定義GPU節點的NVIDIA驅動版本。
注意事項
對于GPU驅動版本與您業務應用的兼容性（GPU驅動版本與CUDA庫版本的兼容性），ACK不保證兩者之間兼容性，請您自行驗證。
對于已經安裝GPU驅動、NVIDIA Container Runtime等GPU組件的自定義操作系統鏡像，ACK無法保證其提供的GPU驅動與ACK其他GPU組件兼容（例如監控組件等）。
通過節點池標簽指定節點池中GPU節點的驅動版本時，由于安裝驅動的過程是在添加節點時被觸發，因此僅對新擴容或新添加的節點有效，對節點池中已經存在的節點無效。如果希望對已有節點有效，那么需要將該節點從節點池移除，再加入原節點池。具體操作，請參見移除節點和添加已有節點。
機型ecs.gn7.xxxxx和ecs.ebmgn7.xxxx對510.xxx和515.xxx版本驅動存在兼容性問題，建議使用關閉GSP的510以下的驅動版本（例如：470.xxx.xxxx）或525.125.06及其以上的驅動版本。
NVIDIA各卡型（P100、T4、V100、A10等）對驅動版本的更詳細的要求，請參見NVIDIA官方文檔。
步驟一：確定NVIDIA驅動版本
從ACK支持的NVIDIA驅動版本列表選擇與您業務相匹配的NVIDIA驅動版本。具體操作，請參見如何選擇節點NVIDIA驅動版本。
步驟二：創建節點池并指定驅動版本
本文以驅動版本418.181.07為例進行介紹。
登錄容器服務管理控制臺，在左側導航欄選擇集群。
在集群列表頁面，單擊目標集群名稱，然后在左側導航欄，選擇。
單擊右上角的創建節點池，然后在創建節點池對話框配置相關參數。
主要配置項說明如下。關于配置項的詳細說明，請參見創建ACK托管集群。
單擊顯示高級選項。
在節點標簽參數欄添加標簽，單擊
圖標，然后在鍵文本框輸入ack.aliyun.com/nvidia-driver-version，在值文本框輸入418.181.07。關于容器服務提供的可用NVIDIA驅動版本，請參見ACK支持的NVIDIA驅動版本列表。
重要實例規格為ecs.ebmgn7或ecs.ebmgn7e的ECS，僅支持460.32.03之后的NVIDIA驅動版本。
參數配置完成后，單擊確認配置。
步驟三：驗證節點池自定義安裝NVIDIA驅動是否成功
登錄容器服務管理控制臺，在左側導航欄選擇集群。
在目標集群右側的操作列，選擇。
執行以下命令，查看帶有component: nvidia-device-plugin標簽的Pod。
kubectl get po -n kube-system -l component=nvidia-device-plugin -o wide預期輸出：
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE NOMINATED NODE READINESS GATES nvidia-device-plugin-cn-beijing.192.168.1.127 1/1 Running 0 6d 192.168.1.127 cn-beijing.192.168.1.127 <none> <none> nvidia-device-plugin-cn-beijing.192.168.1.128 1/1 Running 0 17m 192.168.1.128 cn-beijing.192.168.1.128 <none> <none> nvidia-device-plugin-cn-beijing.192.168.8.12 1/1 Running 0 9d 192.168.8.12 cn-beijing.192.168.8.12 <none> <none> nvidia-device-plugin-cn-beijing.192.168.8.13 1/1 Running 0 9d 192.168.8.13 cn-beijing.192.168.8.13 <none> <none> nvidia-device-plugin-cn-beijing.192.168.8.14 1/1 Running 0 9d 192.168.8.14 cn-beijing.192.168.8.14 <none> <none>預期輸出表明，NODE列集群中剛添加的節點對應的Pod名稱為nvidia-device-plugin-cn-beijing.192.168.1.128。
執行以下命令查看節點的驅動版本是否符合預期。
kubectl exec -ti nvidia-device-plugin-cn-beijing.192.168.1.128 -n kube-system -- nvidia-smi預期輸出：
Sun Feb 7 04:09:01 2021 +-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 418.181.07 Driver Version: 418.181.07 CUDA Version: N/A | |-------------------------------+----------------------+----------------------+ | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | |===============================+======================+======================| | 0 Tesla V100-SXM2... On | 00000000:00:07.0 Off | 0 | | N/A 27C P0 40W / 300W | 0MiB / 16130MiB | 0% Default | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ | 1 Tesla V100-SXM2... On | 00000000:00:08.0 Off | 0 | | N/A 27C P0 40W / 300W | 0MiB / 16130MiB | 0% Default | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ | 2 Tesla V100-SXM2... On | 00000000:00:09.0 Off | 0 | | N/A 31C P0 39W / 300W | 0MiB / 16130MiB | 0% Default | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ | 3 Tesla V100-SXM2... On | 00000000:00:0A.0 Off | 0 | | N/A 27C P0 41W / 300W | 0MiB / 16130MiB | 0% Default | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ +-----------------------------------------------------------------------------+ | Processes: GPU Memory | | GPU PID Type Process name Usage | |=============================================================================| | No running processes found | +-----------------------------------------------------------------------------+預期輸出表明，驅動版本為418.181.07，即通過節點池自定義安裝NVIDIA驅動成功。
其他方式
使用OpenAPI方式創建或者擴容集群時，可在目標節點池的配置中設置自定義驅動的標簽。示例代碼如下：
{
// 其他部分省略
......
"tags": [
{
"key": "ack.aliyun.com/nvidia-driver-version",
"value": "418.181.07"
}
],
// 其他部分省略
......
}