Tanzu Kubernetes Grid によってプロビジョニングされたクラスタに、人工知能と機械学習のワークロードをデプロイできます。人工知能と機械学習のワークロードのデプロイには、サービス プロバイダによる初期設定、およびクラスタ作成ワークフローでの組織管理者とテナント ユーザーによる構成が必要です。
VMware Cloud Director 環境を準備して、人工知能と機械学習のワークロードを処理できるクラスタをプロビジョニングするには、サービス プロバイダが vGPU ポリシーを作成し、組織仮想データセンターに vGPU ポリシーを追加する必要があります。これらのタスクを実行する方法については、vGPU ポリシーの作成と管理を参照してください。サービス プロバイダがこれらの手順を実行すると、テナント ユーザーは人工知能と機械学習のワークロードを Tanzu Kubernetes Grid クラスタにデプロイできます。
vGPU 機能を備えた Tanzu Kubernetes Grid クラスタを作成するには、Tanzu Kubernetes Grid クラスタの作成を参照してください。VMware Cloud Director Container Service Extension と相互運用可能な Tanzu Kubernetes Grid 2.1 以降を使用している場合、以降のセクションは適用されません。クラスタ作成のワークフローに進んでください。
BIOS ファームウェアの制限事項
VMware Cloud Director Container Service Extension Tanzu Kubernetes Grid テンプレートは BIOS ファームウェアを使用して構築されており、このファームウェア構成を変更することはできません。このファームウェアの BAR1 メモリは 256 MB を超えることはできません。BAR1 メモリが 256 MB を超える NVIDIA GRID カードには EFI ファームウェアが必要です。ファームウェアの制限事項の詳細については、VMware vSphere：NVIDIA 仮想 GPU ソフトウェアのドキュメントを参照してください。
EFI ファームウェアを使用したカスタム イメージの作成
Tanzu Kubernetes Grid テンプレートに適用される BIOS ファームウェアの制限事項を解消するために、vSphere では EFI ファームウェアを使用してカスタム イメージを作成できます。手順については、アーカイブされている Tanzu Kubernetes Grid 1.6 ドキュメントの「[Linux カスタム マシン イメージ]」セクションを参照してください。アーカイブされているドキュメントにアクセスするには、VMware Tanzu Kubernetes Grid のドキュメントの「[Unsupported Releases]」を参照してください。
| 入力 | 説明 | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| customizations.json | vSphere に対して vGPU が有効なクラスタのイメージを構築するには、customizations.json という名前のファイルを作成して次の項目を追加します。{
"vmx_version": "17"
} |
||||||
| metadata.json | Kubernetes Container Clusters ユーザー インターフェイス プラグインでは、バージョン番号がテンプレートのバージョン番号と異なる場合に OVA ファイルを認識しないため、VERSION は確立されたバージョンの Tanzu Kubernetes Grid テンプレートと完全に一致する必要があります。
次の例は、推奨されるファイルの命名規則の概要を示しています。
|
||||||
build-node-ova-vsphere-ubuntu-2004-efi |
このコマンドを使用して、vGPU が有効なクラスタに対して Image Builder を実行します。このコマンドは、EFI ファームウェアを使用してカスタム イメージを構築するように指定します。 |
