GPU资源容器化，在底层的GPU框架上需要做哪些改变？业务开发要注意哪些？

GPU资源的容器化，可以更高效更快速更自动化实现环境置备和部署，对于其中需要的资源准备部分，会通过kubernetes的插件或Operator的方式去实现，建议客户参考英伟达提供原生开源的GPU Operator，英伟达发布的原生插件对于GPU的驱动及其兼容的CUDA版本有最好的兼容和适配性，不建议采用第三方通过CUDA拦截方式的插件，CUDA拦截的插件对于CUDA版本具有很强的依赖性，对于应用的适配和环境准备的限制都非常大，同时英伟达不提供CUDA拦截方式的技术支持。
官方GPU Operator的链接： Overview — NVIDIA Cloud Native Technologies documentation 

将GPU资源容器化涉及以下方面的改变和注意事项：

在底层的GPU框架上的改变：

1. 驱动和运行时支持：确保所选择的GPU框架支持容器化，并提供与容器运行时（如Docker）集成的驱动和运行时组件。这可以通过使用特定的容器运行时（如NVIDIA Container Toolkit）来实现。
2. GPU虚拟化支持：确保GPU框架支持GPU虚拟化技术，如NVIDIA的GPU直通（GPU passthrough）或虚拟GPU（vGPU）。这将允许容器在运行时直接访问它们所需的GPU资源。
3. 管理GPU资源：在容器化环境中，需要实现对GPU资源的管理和分配。这可能涉及使用容器编排工具（如Kubernetes）来调度GPU容器，并确保合理分配GPU资源以满足业务需求。

业务开发的注意事项：

1. GPU资源需求：在开发业务应用程序时，需要明确应用程序对GPU资源的需求。这包括确定所需的GPU类型、数量和内存等方面。确保配置适当的GPU资源限制，以避免资源浪费或过度竞争。
2. GPU容器镜像：构建GPU容器镜像时，需要确保镜像中包含所需的GPU驱动和运行时组件。这可以通过选择基于已经包含所需组件的基础镜像（如NVIDIA提供的基础镜像）来简化过程。
3. 容器启动参数：在运行GPU容器时，可能需要设置适当的启动参数，如设备绑定（device binding）和内存限制等。这些参数可以通过容器运行时的配置文件或命令行选项进行设置。
4. GPU编程框架：如果应用程序使用GPU进行计算任务，开发人员需要熟悉所选的GPU编程框架（如CUDA或TensorFlow），并相应地进行编程。确保应用程序正确地使用GPU资源，并针对容器化环境进行优化。
5. 性能监控和调优：在容器化的GPU环境中，性能监控和调优变得更为重要。开发人员应该了解如何监控GPU容器的资源使用情况，并识别性能瓶颈。可以使用工具如NVIDIA的GPU监控工具和容器监控工具来帮助监控和调优。

需要注意的是，GPU资源容器化需要对底层的GPU框架和容器化环境进行适当的配置和管理。确保在进行GPU资源容器化之前对所选技术进行充分了解，并进行适当的测试和验证，以确保系统的稳定性和性能。