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title: "GPUノード"
slug: "k8s-k8suse-gpu-node"
updated: 2026-10-20T09:00:56Z
published: 2026-10-20T09:00:56Z
canonical: "guide.ncloud-docs.com/k8s-k8suse-gpu-node"
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# GPUノード

VPC環境で利用できます。

Ncloud Kubernetes Serviceのワーカーノードとして GPUノードを使用できます。

              注意

              

- NAVERクラウドプラットフォームで提供する GPUサーバの MIG(Multi-Instance GPU)機能サポートの有無は、ハイパーバイザのタイプに応じて異なります。詳細な内容は、各 GPUノードタイプ別のガイドをご参照ください。
  - XENハイパーバイザ: MIG機能を未サポート
    - [一般 GPU](/docs/ja/server-gpuserver-vpc)
  - KVMハイパーバイザ: MIG機能をサポート
    - [KVM GPU](/docs/ja/server-gpuserver-vpc-kvm)
- GPUノードは KRリージョンでのみ使用できます。
- GPUノードでのみ構成されたクラスタは使用上の制限があります。
- Ncloud Kubernetes Serviceのデフォルトオブジェクトは一般ノードを必要とするため、一般ノードプールと GPUノードプールを一緒に構成します。

              参考

              

- GPUノードでは、SMI/CUDAドライバをアップグレードすることができます。
- runfileを使用してドライバのアップグレードを行うことができ、詳しい方法は [GPUドライバ/CUDAの再インストールとアップグレード](/docs/ja/server-gpuserver-vpc)文書をご参照ください。

## GPUリソースの使用方法を選択

GPUノードを追加した後、Podで GPUを使用するには、以下の2つの方式からいずれかを選択します。

| 方式 | ドライバ | インストール対象 | ドキュメント |
| --- | --- | --- | --- |
| NVIDIA device plugin | サーバイメージにインストールされたドライバを使用 | device plugin | [GPUノード](/docs/ja/k8s-k8suse-gpu-node) |
| NVIDIA GPU Operator | サーバイメージのドライバまたは GPU Operatorがインストールしたドライバ | ドライバ、Container Toolkit、device plugin、モニタリングコンポーネント | [NVIDIA GPU Operatorの活用](/docs/ja/k8s-k8suse-gpu-operator) |

ノードプールごとに GPUモデルが異なる場合や、Kubernetesでドライババージョンを直接指定する必要がある場合、GPU Operatorを使用します。

              注意

              

2つの方式を同じクラスタに同時にインストールしないでください。GPU Operatorが device pluginも一緒にインストールするため、両方の構成が同じ GPUを重複して登録してしまいます。

## NVIDIA GPUデバイスプラグインの配置

GPU Operatorを使用しない場合、NVIDIA device pluginのみを配置して GPUリソースを登録できます。GPUプラグインを配置する前は Kubernetesクラスタで GPUリソースを使用できません。 クラスタで GPUノードが**運用中**に変更された後に NVIDIAデバイスプラグインを配置するには、以下のコマンドを実行します。

### 1. Helmのインストール

```
curl -fsSL -o get_helm.sh https://raw.githubusercontent.com/helm/helm/master/scripts/get-helm-3 \
   && chmod 700 get_helm.sh \
   && ./get_helm.sh
```

### 2. NVIDIA device plugin helmの保存場所追加

```
helm repo add nvdp https://nvidia.github.io/k8s-device-plugin \
   && helm repo update
```

### 3. NVIDIA device pluginのリリース

次のコマンドを使って kube-systemの名前空間に NVIDIA device pluginをリリースします。

```
helm install --generate-name nvdp/nvidia-device-plugin -n kube-system
```

              参考

              

HELM Chartは NVIDIAで提供しているため、問題が発生した場合は NVIDIA公式サイトで変更有無をご確認ください。

- [NVIDIA Kubernetesインストール](https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/kubernetes/install-k8s.html)
- [NVIDIA device plugin for Kubernetes](https://github.com/NVIDIA/k8s-device-plugin)

クイックスタートのために簡単な Damonsetを直接リリースすることで GPUリソースを有効化できます。

```
$ kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/k8s-device-plugin/v0.17.0/deployments/static/nvidia-device-plugin.yml
```

### 4. GPUの使用確認

次のコマンドを使ってノードの詳細情報を照会し、GPUリソースの使用可否を確認できます。

```
$ kubectl describe [node-name]

...
Capacity:
  cpu:                4
  ephemeral-storage:  51341792Ki
  hugepages-1Gi:      0
  hugepages-2Mi:      0
  memory:             20474628Ki
  nvidia.com/gpu:     1
  pods:               110
Allocatable:
  cpu:                3920m
  ephemeral-storage:  47316595429
  hugepages-1Gi:      0
  hugepages-2Mi:      0
  memory:             17425156Ki
  nvidia.com/gpu:     1
  pods:               110
...
```

## デバイスプラグインを使用する

Kubernetesは、デバイスプラグインを実装して Podが GPUのような特別なハードウェア機能にアクセスできます。詳しい内容と使用方法は公式サイトで確認できます。

- [GPUスケジューリング | Kubernetes](https://kubernetes.io/ko/docs/tasks/manage-gpus/scheduling-gpus/#%EA%B3%B5%EC%8B%9D-nvidia-gpu-%EB%94%94%EB%B0%94%EC%9D%B4%EC%8A%A4-%ED%94%8C%EB%9F%AC%EA%B7%B8%EC%9D%B8)
- [デバイスプラグインの使用方法](https://kubernetes.io/ko/docs/tasks/manage-gpus/scheduling-gpus/#%EB%94%94%EB%B0%94%EC%9D%B4%EC%8A%A4-%ED%94%8C%EB%9F%AC%EA%B7%B8%EC%9D%B8-%EC%82%AC%EC%9A%A9%ED%95%98%EA%B8%B0)