不同类型和版本的ACK集群默认安装不同版本的NVIDIA驱动。如果您使用的CUDA库需要匹配更高版本的NVIDIA驱动，需要自定义安装节点的NVIDIA驱动。本文介绍如何基于节点池标签通过OSS URL自定义GPU节点的NVIDIA驱动版本。
注意事项
对于GPU驱动版本与您业务应用的兼容性（GPU驱动版本与CDUA库版本的兼容性），ACK不保证两者之间兼容性，请您自行验证。
对于已经安装GPU驱动、NVIDIA Container Runtime等GPU组件的自定义操作系统镜像，ACK无法保证其提供的GPU驱动与ACK其他GPU组件兼容（例如监控组件等），请您自行验证。
通过节点池标签指定节点池中GPU节点的驱动版本时，由于安装驱动的过程是在添加节点时被触发，因此仅对新扩容或新添加的节点有效，对节点池中已经存在的节点无效。如果希望对已有节点有效，需要将该节点从节点池移除，再加入原节点池。具体操作，请参见移除节点和添加已有节点。
如果您上传自己的GPU驱动到OSS中，使用自定义的GPU节点驱动方式，可能引发GPU驱动与操作系统版本、ECS实例类型、Container Runtime等不兼容，继而导致添加GPU节点失败。ACK无法保证节点添加的成功率，请您自行验证。
机型ecs.gn7.xxxxx和ecs.ebmgn7.xxxx对510.xxx和515.xxx版本驱动存在兼容性问题，建议使用关闭GSP的510以下的驱动版本（例如：470.xxx.x1PINSGHEN xxx）或525.125.06及其以上的驱动版本。
NVIDIA各卡型（P100、T4、V100、A10等）对驱动版本的更详细的要求，请参见NVIDIA官方文档。
步骤一：下载目标驱动
如果ACK支持的NVIDIA驱动版本列表未包含您的业务所需的驱动版本，您可以从NVIDIA官方网站下载目标驱动版本，本文以驱动版本515.86.01为例进行介绍。如下图所示，单击Search跳转至下载页面，将驱动文件NVIDIA-Linux-x86_64-515.86.01.run下载到本地。
步骤二：下载nvidia fabric manager
从NVIDIA YUM官方仓库下载nvidia fabric manager，nvidia fabric manager的版本需和驱动版本一致。
wget https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/repos/rhel7/x86_64/nvidia-fabric-manager-515.86.01-1.x86_64.rpm步骤三：创建OSS Bucket
登录对象存储OSS控制台，创建OSS Bucket。具体操作，请参见创建存储空间。
建议OSS Bucket所在地域与目标ACK集群所在地域相同，为ACK节点安装GPU驱动时，可以通过内网OSS Bucket拉取驱动。
步骤四：上传驱动和nvidia-fabric-manager文件到OSS Bucket
登录对象存储OSS控制台，在左侧导航栏，单击Bucket列表，找到目标Bucket，上传NVIDIA-Linux-x86_64-515.86.01.run和nvidia-fabric-manager-515.86.01-1.x86_64.rpm至目标Bucket的根目录。
具体操作，请参见上传文件。
重要请确保上传文件至OSS Bucket的根目录，不要上传至子目录。
在目标Bucket页面的左侧导航栏，单击，单击已上传文件右侧操作列的详情，查看驱动文件的详情。
在详情面板，关闭使用 HTTPS开关，取消使用HTTPS的配置。
重要ACK创建集群时会通过URL拉取驱动文件，URL使用的协议为HTTP协议。但OSS默认使用HTTPS协议。因此，请关闭使用 HTTPS开关。
在目标Bucket详情页，单击左侧导航栏的概览，在页面下方获取内网访问地址。
重要公网域名拉取驱动文件速度较慢，容易造成集群添加GPU节点失败，因此建议通过内网域名（带有-internal字段）或加速域名（带有oss-accelerate字段）拉取驱动文件。
步骤五：配置节点池标签
登录容器服务管理控制台，在左侧导航栏选择集群。
在集群列表页面，单击目标集群名称，然后在左侧导航栏，选择。
单击右上角的创建节点池，然后在创建节点池对话框配置相关参数。
部分配置项说明如下。有关配置项的详细说明，请参见创建Kubernetes托管版集群。
单击显示高级选项。
在节点标签参数栏添加标签，单击
图标。输入第一个标签的键为
ack.aliyun.com/nvidia-driver-oss-endpoint，值为步骤四获取的OSS Bucket内网访问地址，本文示例为my-nvidia-driver.oss-cn-beijing-internal.aliyuncs.com。输入第二个标签的键为
ack.aliyun.com/nvidia-driver-runfile，值为步骤一下载的NVIDIA驱动的名称，本文示例为NVIDIA-Linux-x86_64-515.86.01.run。输入第三个标签的键为
ack.aliyun.com/nvidia-fabricmanager-rpm，值为步骤二下载的nvidia fabric manager的名称，本文示例为nvidia-fabric-manager-515.86.01-1.x86_64.rpm。
参数配置完成后，单击确认配置。
步骤六：验证节点池自定义安装NVIDIA驱动是否成功
登录容器服务管理控制台，在左侧导航栏选择集群。
在目标集群右侧的操作列，选择。
执行以下命令，查看带有
component: nvidia-device-plugin标签的Pod。kubectl get po -n kube-system -l component=nvidia-device-plugin -o wide预期输出：
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预期输出表示，NODE列的集群中刚添加的节点对应的Pod名称为
nvidia-device-plugin-cn-beijing.192.168.1.128。执行以下命令查看节点的驱动版本是否符合预期。
kubectl exec -ti nvidia-device-plugin-cn-beijing.192.168.1.128 -n kube-system -- nvidia-smi预期输出：
预期输出表明，驱动版本为515.86.01，即通过节点池自定义安装NVIDIA驱动成功。
其他方式
使用OpenAPI方式创建或者扩容集群时，可在目标节点池的配置中设置自定义驱动的OSS URL。示例代码如下：
{
// 其他部分省略
......
"tags": [
{
"key": "ack.aliyun.com/nvidia-driver-oss-endpoint",
"value": "xxxx"
},
{
"key": "ack.aliyun.com/nvidia-driver-runfile",
"value": "xxxx"
},
{
"key": "ack.aliyun.com/nvidia-fabricmanager-rpm",
"value": "xxxx"
}
],
// 其他部分省略
......
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