Tensorflow 池到0节点，因为即使pod未执行（使用gpu），它也无法将pod迁移到非gpu节点。请纠正我的理解。cpu的内存限制请求是否也适用于gpu节点？对于上述问题，我在pod中为gpu设置了内存限制，但无法部署。失败，错误为0/3节点可用：2 nvidia.co
Tensorflow 池到0节点，因为即使pod未执行（使用gpu），它也无法将pod迁移到非gpu节点。请纠正我的理解。cpu的内存限制请求是否也适用于gpu节点？对于上述问题，我在pod中为gpu设置了内存限制，但无法部署。失败，错误为0/3节点可用：2 nvidia.co,tensorflow,kubernetes,google-kubernetes-engine,Tensorflow,Kubernetes,Google Kubernetes Engine,池到0节点，因为即使pod未执行（使用gpu），它也无法将pod迁移到非gpu节点。请纠正我的理解。cpu的内存限制请求是否也适用于gpu节点？对于上述问题，我在pod中为gpu设置了内存限制，但无法部署。失败，错误为0/3节点可用：2 nvidia.com/gpu不足，3内存不足。您可以在这里看到pod错误。这是否意味着无法为gpu POD设置内存限制？从我链接的文档重新自动缩放：这将导致仅在gpu节点上调度请求gpu的POD，这可以实现更高效的自动缩放：如果没有足够的pod请求GPU，您的G
池到0节点，因为即使pod未执行（使用gpu），它也无法将pod迁移到非gpu节点。请纠正我的理解。cpu的内存限制请求是否也适用于gpu节点？对于上述问题，我在pod中为gpu设置了内存限制，但无法部署。失败，错误为0/3节点可用：2 nvidia.com/gpu不足，3内存不足。您可以在这里看到pod错误。这是否意味着无法为gpu POD设置内存限制？从我链接的文档重新自动缩放：
这将导致仅在gpu节点上调度请求gpu的POD，这可以实现更高效的自动缩放：如果没有足够的pod请求GPU，您的GPU节点可以快速缩小。内存不适用于GPU内存。同意，但我的困惑是，假设pod（GPU）被调度到GPU。但它并没有做任何事情，因为并没有请求/事件存在，这导致pod执行gpu程序。现在在这种情况下，即使深度学习程序没有执行，但pod仍然被安排在gpu上。这不允许自动缩放将gpu节点池计数减少到0，因为K8s无法将此pod分配给非gpu机器。总之，我认为真正需要的是按需创建gpu pod并将其分配给可用的gpu，否则生成一个新的gpu实例并将新的pod分配给它。这个计划可行吗？
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