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ACK集群支持GPU共享調度時節點需要安裝cGPU模塊。本文介紹如何通過命令及控制臺升級節點上的cGPU模塊。

前提條件

已通過kubectl連接集群。具體操作，請參見獲取集群KubeConfig并通過kubectl工具連接集群。
集群已經安裝ack-ai-installer組件或ack-cgpu組件，并已升級到最新版本：
- ack-ai-installer組件升級方式，請參見升級共享GPU調度組件。
- ack-cgpu組件升級方式，請按照如下步驟進行：
  - 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，選擇應用 > Helm。
  - 在Helm詳情頁面，找到ack-cgpu組件，點擊其對應的更新按鈕，選擇對應的版本，然后單擊確定。
升級節點需要停止節點上運行的GPU應用，請選擇業務低峰期進行。

升級方案

重要

方案二步驟較多，但在執行過程中不會影響系統盤和數據盤上的其他數據。
方案一會重置節點的操作系統盤，如果您的節點操作系統盤存在數據，請選擇方案二。

方案一：重置節點

移除并重新添加節點

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，選擇節點管理 > 節點。
在節點頁面選中待升級的cGPU節點，單擊批量移除，在移除節點對話框選中自動排空節點（drain）。
將移除的節點重新添加到原有的節點池中。具體操作，請參見添加已有節點。

驗證

執行以下命令，查詢新添加節點所對應的cgpu-installer。

kubectl get po -l name=cgpu-installer -n kube-system -o wide

預期輸出：

NAME                   READY   STATUS    RESTARTS   AGE    IP                NODE                         NOMINATED NODE   READINESS GATES
cgpu-installer-*****   1/1     Running   0          4d2h   192.168.XXX.XX1   cn-beijing.192.168.XXX.XX1   <none>           <none>
cgpu-installer-**2     1/1     Running   0          4d2h   192.168.XXX.XX2   cn-beijing.192.168.XXX.XX2   <none>           <none>
cgpu-installer-**3     1/1     Running   0          4d2h   192.168.XXX.XX3   cn-beijing.192.168.XXX.XX3   <none>           <none>

執行以下命令，進入名稱為cgpu-installer-******的Pod。
```
kubectl exec -ti cgpu-installer-***** -n kube-system -- bash
```
執行以下命令，查詢cGPU當前版本。
```
nsenter -t 1 -i -p -n -u -m -- cat /proc/cgpu_km/version
```
預期輸出：
```
1.5.10
```
說明
1.5.10只是當前時間最新的版本號，后續組件更新將導致版本號變更。

方案二：執行腳本

步驟一：節點排水

執行以下命令，進行節點下線操作。
```
kubectl cordon <NODE1_NAME> <NODE2_NAME>...
```

執行以下命令，進行節點排水操作。

kubectl drain <NODE1_NAME> <NODE2_NAME>... --grace-period=120 --ignore-daemonsets=true

步驟二：卸載舊版cGPU

登錄到cGPU所在的節點，執行以下命令。

bash /usr/local/cgpu-installer/uninstall.sh

說明

若/usr/local/cgpu-installer/uninstall.sh不存在，請執行以下命令卸載舊版本cGPU。

wget http://aliacs-k8s-cn-beijing.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/gpushare/cgpu-uninstall.sh -O /usr/local/cgpu-installer/uninstall.sh

步驟三：安裝新版cGPU

執行以下命令，配置cGPU所在的節點名，并重啟cgpu-installer和cgpu-core-installer組件的Pod。

export NODE= cn-beijing.192.168.XXX.XXXX    # 指定Node。
kubectl delete pods -n kube-system -l name=cgpu-installer --field-selector spec.nodeName=$NODE
kubectl delete pods -n kube-system -l name=cgpu-core-installer --field-selector spec.nodeName=$NODE

驗證

執行以下命令，查看cGPU版本是否已升級至新版本。

cat /proc/cgpu_km/version