不同類型和版本的ACK叢集預設安裝不同版本的NVIDIA驅動。如果您使用的CUDA庫需要匹配更高版本的NVIDIA驅動，需要自訂安裝節點的NVIDIA驅動。本文介紹如何基於節點池標籤通過OSS URL自訂GPU節點的NVIDIA驅動版本。
注意事項
對於GPU驅動版本與您業務應用的相容性（GPU驅動版本與CDUA庫版本的相容性），ACK不保證兩者之間相容性，請您自行驗證。
對於已經安裝GPU驅動、NVIDIA Container Runtime等GPU組件的自訂動作系統鏡像，ACK無法保證其提供的GPU驅動與ACK其他GPU組件相容（例如監控組件等），請您自行驗證。
通過節點池標籤指定節點池中GPU節點的驅動版本時，由於安裝驅動的過程是在添加節點時被觸發，因此僅對新擴容或新添加的節點有效，對節點池中已經存在的節點無效。如果希望對已有節點有效，需要將該節點從節點池移除，再加入原節點池。具體操作，請參見移除節點和添加已有節點。
如果您上傳自己的GPU驅動到OSS中，使用自訂的GPU節點驅動方式，可能引發GPU驅動與作業系統版本、ECS執行個體類型、Container Runtime等不相容，繼而導致添加GPU節點失敗。ACK無法保證節點添加的成功率，請您自行驗證。
機型ecs.gn7.xxxxx和ecs.ebmgn7.xxxx對510.xxx和515.xxx版本驅動存在相容性問題，建議使用關閉GSP的510以下的驅動版本（例如：470.xxx.x1PINSGHEN xxx）或525.125.06及其以上的驅動版本。
NVIDIA各卡型（P100、T4、V100、A10等）對驅動版本的更詳細的要求，請參見NVIDIA官方文檔。
步驟一：下載目標驅動
如果ACK支援的NVIDIA驅動版本列表未包含您的業務所需的驅動版本，您可以從NVIDIA官方網站下載目標驅動版本，本文以驅動版本515.86.01為例進行介紹。如下圖所示，單擊Search跳轉至下載頁面，將驅動檔案NVIDIA-Linux-x86_64-515.86.01.run下載到本地。
步驟二：下載nvidia fabric manager
從NVIDIA YUM官方倉庫下載nvidia fabric manager，nvidia fabric manager的版本需和驅動版本一致。
wget https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/repos/rhel7/x86_64/nvidia-fabric-manager-515.86.01-1.x86_64.rpm步驟三：建立OSS Bucket
登入Object Storage Service控制台，建立OSS Bucket。具體操作，請參見建立儲存空間。
建議OSS Bucket所在地區與目標ACK叢集所在地區相同，為ACK節點安裝GPU驅動時，可以通過內網OSS Bucket拉取驅動。
步驟四：上傳驅動和nvidia-fabric-manager檔案到OSS Bucket
登入Object Storage Service控制台，在左側導覽列，單擊Bucket列表，找到目標Bucket，上傳NVIDIA-Linux-x86_64-515.86.01.run和nvidia-fabric-manager-515.86.01-1.x86_64.rpm至目標Bucket的根目錄。
具體操作，請參見上傳檔案。
重要請確保上傳檔案至OSS Bucket的根目錄，不要上傳至子目錄。
在目標Bucket頁面的左側導覽列，單擊，單擊已上傳檔案右側操作列的詳情，查看驅動檔案的詳情。
在詳情面板，關閉使用 HTTPS開關，取消使用HTTPS的配置。
重要ACK建立叢集時會通過URL拉取驅動檔案，URL使用的協議為HTTP協議。但OSS預設使用HTTPS協議。因此，請關閉使用 HTTPS開關。
在目標Bucket詳情頁，單擊左側導覽列的概覽，在頁面下方擷取內網訪問地址。
重要公網網域名稱拉取驅動檔案速度較慢，容易造成叢集添加GPU節點失敗，因此建議通過內網網域名稱（帶有-internal欄位）或加速網域名稱（帶有oss-accelerate欄位）拉取驅動檔案。
步驟五：配置節點池標籤
登入Container Service管理主控台，在左側導覽列選擇叢集。
在叢集列表頁面，單擊目的地組群名稱，然後在左側導覽列，選擇。
單擊右上方的建立節點池，然後在建立節點池對話方塊配置相關參數。
部分配置項說明如下。有關配置項的詳細說明，請參見建立Kubernetes託管版叢集。
單擊顯示進階選項。
在節點標籤參數欄添加標籤，單擊
表徵圖。輸入第一個標籤的鍵為
ack.aliyun.com/nvidia-driver-oss-endpoint，值為步驟四擷取的OSS Bucket內網訪問地址，本文樣本為my-nvidia-driver.oss-cn-beijing-internal.aliyuncs.com。輸入第二個標籤的鍵為
ack.aliyun.com/nvidia-driver-runfile，值為步驟一下載的NVIDIA驅動的名稱，本文樣本為NVIDIA-Linux-x86_64-515.86.01.run。輸入第三個標籤的鍵為
ack.aliyun.com/nvidia-fabricmanager-rpm，值為步驟二下載的nvidia fabric manager的名稱，本文樣本為nvidia-fabric-manager-515.86.01-1.x86_64.rpm。
參數配置完成後，單擊確認配置。
步驟六：驗證節點池自訂安裝NVIDIA驅動是否成功
登入Container Service管理主控台，在左側導覽列選擇叢集。
在目的地組群右側的操作列，選擇。
執行以下命令，查看帶有
component: nvidia-device-plugin標籤的Pod。kubectl get po -n kube-system -l component=nvidia-device-plugin -o wide預期輸出：
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預期輸出表示，NODE列的叢集中剛添加的節點對應的Pod名稱為
nvidia-device-plugin-cn-beijing.192.168.1.128。執行以下命令查看節點的驅動版本是否符合預期。
kubectl exec -ti nvidia-device-plugin-cn-beijing.192.168.1.128 -n kube-system -- nvidia-smi預期輸出：
預期輸出表明，驅動版本為515.86.01，即通過節點池自訂安裝NVIDIA驅動成功。
其他方式
使用OpenAPI方式建立或者擴容叢集時，可在目標節點池的配置中設定自訂驅動的OSS URL。範例程式碼如下：
{
// 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
......
}