如果您使用的CUDA库需要匹配更高版本的NVIDIA驱动，您需要升级节点的驱动版本。基于节点池升级节点NVIDIA驱动后，您可以批量管理集群中不同节点的NVIDIA驱动。本文介绍使用现有节点时，如何通过节点池升级节点NVIDIA驱动。
索引
使用限制
升级NVIDIA驱动的方式本质上是将节点从原有节点池中移除，然后再将该节点添加至新创建的节点池中。除目标节点外，原有节点池中可能存在其它节点，故无法在原有节点池中完成目标节点的NVIDIA驱动升级。节点的NVIDIA驱动升级仅必须通过节点移除。
在添加的过程中，会经历重装系统、安装指定NVIDIA驱动等。请务必在执行升级操作前，确认该节点没有正在运行的任务以及重要数据。为降低风险，建议您先升级一个节点，确认整个升级过程无误后再批量升级。
注意事项
针对自定义驱动版本，有如下注意事项。
对于GPU驱动版本与您业务应用的兼容性（GPU驱动版本与CUDA库版本的兼容性），您需要自行验证，ACK不保证两者之间的兼容性。
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）。
如果您上传自行提供的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。您需要自行验证，ACK无法保证节点添加的成功率。
基于节点池升级节点NVIDIA驱动介绍
集群默认驱动版本说明
集群版本 | 默认GPU驱动 | 是否支持自定义驱动 | 支持自定义驱动版本 |
1.14.8 | 418.181.07 | 是 |
|
1.16.6 | 418.87.01 | 否 | NA |
1.16.9 | 418.181.07 | 是 |
|
1.18.8 | 418.181.07 | 是 | |
1.20.4 | 450.102.04 | 是 | |
1.22.10 | 460.91.03 | 是 | |
1.24.3 | 460.91.03 | 是 |
基于节点池升级节点NVIDIA驱动的使用示例
如果使用节点池A管理集群中需要升级NVIDIA驱动版本至418.181.07的节点，当需要将任务调度到该驱动版本的节点上时，只需要将任务的selector指定为节点池A的标签。
如果需要将集群中一部分节点的NVIDIA驱动升级至418.181.07版本，另一部分的节点升级至450.102.0版本，您可以将一部分节点添加至节点池A，另一部分节点添加至节点池B。
步骤一：确定NVIDIA驱动版本
选定NVIDIA驱动版本前，您需要确定所使用的CUDA库与哪些NVIDIA驱动版本兼容。您可以参照下表查看CUDA库与NVIDIA驱动的兼容关系，选择合适的NVIDIA驱动版本。更多信息，请参见cuda-toolkit-release-notes。
步骤二：移除节点
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。
选中待升级驱动的节点，单击批量移除，然后在移除节点对话框，选中自动排空节点（drain），并单击确定。
步骤三：创建节点池并指定驱动版本
方式一：从驱动版本列表选择驱动创建节点池
此种方式安装驱动较为简单。为节点池的节点打上标签ack.aliyun.com/nvidia-driver-version=<驱动版本>，然后将步骤二：移除节点中集群移除的节点添加到该节点池即可。
本小节以418.181.07驱动版本为例介绍整个操作流程。
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。
单击右上角创建节点池，然后在创建节点池对话框中配置相关参数。
部分配置项说明如下。有关配置项的详细说明，请参见创建ACK专有集群。
配置项
描述
虚拟交换机
按需填写虚拟交换机和实例规格参数的取值。此信息用于节点扩容，而升级驱动属于添加已有节点，无需使用此信息。
实例规格
操作系统
节点重新加入集群后所使用的操作系统。
期望节点数
可填写实例数量为0。如果实例数量不为0，ACK将会创建新的实例。
单击显示高级选项。
在节点标签参数栏添加标签，单击
图标，在键文本框输入ack.aliyun.com/nvidia-driver-version，在值文本框输入418.181.07。关于容器服务提供的可用NVIDIA驱动版本，请参见集群默认驱动版本说明。
重要实例规格为ecs.ebmgn7或ecs.ebmgn7e的ECS，仅支持460.32.03之后的NVIDIA驱动版本。
参数配置完成后，单击确认配置。
方式二：自定义驱动版本创建节点池
步骤1：自定义驱动版本
以下以上传NVIDIA-Linux-x86_64-460.32.03.run驱动文件为例，介绍如何自定义驱动版本。您可以在NVIDIA官方网站下载驱动文件。
请将NVIDIA-Linux-x86_64-460.32.03.run放在OSS Bucket的根目录下。
将NVIDIA-Linux-x86_64-460.32.03.run驱动文件上传至OSS。具体操作，请参见上传文件。
文件上传成功后，在对象存储管理页左侧导航栏，单击文件管理，然后在文件管理页面，单击已上传驱动文件右侧操作列的详情。
在详情面板，关闭使用HTTPS开关，取消使用HTTPS的配置。
说明ACK创建集群时会通过URL拉取驱动文件，URL中使用协议为HTTP协议。OSS默认使用HTTPS协议。您需要单击使用HTTPS按钮，取消使用HTTPS的配置。
确认驱动文件配置信息，并记录该文件的URL。
将URL拆成两部分，即endpoint和runfile。
以
http://nvidia-XXX-XXX-cn-beijing.aliyuncs.com/NVIDIA-Linux-x86_64-460.32.03.run为例，将其拆分为以下两部分。endpoint：nvidia-XXX-XXX-cn-beijing.aliyuncs.com
runfile：NVIDIA-Linux-x86_64-460.32.03.run
步骤2：自定义驱动版本后，创建节点池
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。
单击右上角创建节点池，在创建节点池对话框中配置相关参数。
部分配置项说明如下。有关配置项的详细说明，请参见创建ACK专有集群。
配置项
描述
虚拟交换机
按需填写虚拟交换机和实例规格参数的取值。此信息用于节点扩容，而升级驱动属于添加已有节点，无需使用此信息。
实例规格
操作系统
节点重新加入集群后所使用的操作系统。
期望节点数
可填写实例数量为0。如果实例数量不为0，ACK将会创建新的实例。
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nvidia-XXX-XXX-cn-beijing.aliyuncs.com。输入第二个标签的键为
ack.aliyun.com/nvidia-driver-runfile，值为NVIDIA-Linux-x86_64-460.32.03.run。根据集群版本，输入第三个标签的键和值。
若集群版本为v1.18.8-aliyun.1，输入键为
ack.aliyun.com/nvidia-fabricmanager-rpm，值为nvidia-fabric-manager-460.32.03-1.x86_64.rpm。若集群版本为v1.20.11-aliyun.1或v1.22.3-aliyun.1，输入键为
ack.aliyun.com/nvidia-fabricmanager-tarball，值为fabricmanager-linux-x86_64-460.32.03.tar.gz。
参数配置完成后，单击确认配置。
步骤四：添加节点到节点池
步骤五：验证通过节点池升级节点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 192.168.8.14 cn-beijing.192.168.8.14 <none> <none>预期输出表明，NODE列下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：
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 | +-----------------------------------------------------------------------------+预期输出表明，驱动版本为418.181.07，即节点池升级节点NVIDIA驱动成功。