如何使用GPU容器实例

在pod的annotation中指定所需GPU的类型（P4/P100/V100等），同时在resource.limits中指定GPU的个数即可创建GPU容器实例。每个pod独占GPU，暂不支持vGPU，GPU实例的收费与ECS GPU类型收费一致，不产生额外费用，目前ECI提供多种规格的GPU类型。（请参考https://help.aliyun.com/document_detail/114581.html）

示例

1. 创建Serverless Kubernetes集群

选择深圳区域，可用区D。

2. 创建GPU容器实例

我们使用tensorflow模型对如下图片进行识别：

使用模版创建pod，其中选择P100 GPU规格。在pod中的脚本会下载上述图片文件，并根据模型进行识别计算。

部署后pod会处于pending状态：

等待几十秒后pod状态变成Running，待计算完成后会变成Terminated状态。

从pod的日志我们可以看到pod能够识别P100 GPU硬件，而且可以正确识别图片为Panda。

总结

通过以上示例可以看出，从环境搭建到计算结束，整个过程用户无需购买和管理服务器，无需安装GPU运行环境，serverless的方式可以让用户更加关注在AI模型构建，而不是底层基础设施的管理和维护。

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