容器云环境建设和优化GPU资源池的生态和管理？

可以使用NVAIE软件套件，该软件套件在Openshift, VMware Tanzu以及上游K8S都已做了性能认证，可以通过NVAIE中的Operator模块支持云原生的编排调度和扩展。

1. 环境准备：（A） GPU节点安装好NVIDIA驱动和 nvidia-docker套件。 （B）docker daemon运行时配置启动 nvidia runtime运行时。 （C）在 Kubernetes 安装nvidia的k8s-device-plugin开启vGPU支持，
2. 在创建POD时，YAML中容器请求带上资源类型 nvidia.com/gpu，可以将POD调度到GPU节点上 。
   apiVersion: v1
   kind: Pod
   metadata:
     name: gpu-pod
   spec:
     containers:
       - name: cuda-container
         image: nvidia/cuda:10.0-base
         resources:
           limits:
             nvidia.com/gpu: 1
3. 使用GPU对应用没有特别要求，具体看应用自身的需求。譬如如果应用运行过程中要写中间数据，则反过来要求容器云提供持久化的存储能力。