在 Kubernetes 的 GPU 支持的实现里，kubelet 实际上就是将GPU 设备目录和GPU 驱动目录，设置在了创建该容器的 CRI （Container Runtime Interface）参数里面。这样，等到该容器启动之后，对应的容器里就会出现 GPU 设备和驱动的路径了。
Kubernetes 在 Pod 的 API 对象里，并没有为 GPU 专门设置一个资源类型字段，而是使用了一种叫作 Extended Resource（ER）的特殊字段来负责传递 GPU 的信息。
在 Kubernetes 的 GPU 支持方案里，并不需要真正去做上述关于 Extended Resource 的这些操作。在 Kubernetes 中，对所有硬件加速设备进行管理的功能，都是由一种叫作 Device Plugin 的插件来负责的。这其中，当然也就包括了对该硬件的 Extended Resource 进行汇报的逻辑。
下图展示了Device Plugin 机制：
对于每一种硬件设备，都需要有它所对应的 Device Plugin 进行管理，这些 Device Plugin，都通过 gRPC 的方式，同 kubelet 连接起来。
右侧开始看起，这个 Device Plugin 会通过一个叫作 ListAndWatch 的 API，定期向 kubelet 汇报该 Node 上 GPU 的列表。ListAndWatch 向上汇报的信息，只有本机上 GPU 的 ID 列表，而不会有任何关于 GPU 设备本身的信息。而且 kubelet 在向 API Server 汇报的时候，只会汇报该 GPU 对应的 Extended Resource 的数量。kubelet 本身，会将这个 GPU 的 ID 列表保存在自己的内存里，并通过 ListAndWatch API 定时更新。当一个 Pod 想要使用一个 GPU 的时候，在 Pod 的 limits 字段声明nvidia.com/gpu: 1。Kubernetes 的调度器就会从它的缓存里，寻找 GPU 数量满足条件的 Node，然后将缓存里的 GPU 数量减 1，完成 Pod 与 Node 的绑定。
这个调度成功后的 Pod 信息，自然就会被对应的 kubelet 拿来进行容器操作。而当 kubelet 发现这个 Pod 的容器请求一个 GPU 的时候，kubelet 就会从自己持有的 GPU 列表里，为这个容器分配一个 GPU。此时，kubelet 就会向本机的 Device Plugin 发起一个 Allocate() 请求。这个请求携带的参数，正是即将分配给该容器的设备 ID 列表。
当 Device Plugin 收到 Allocate 请求之后，它就会根据 kubelet 传递过来的设备 ID，从 Device Plugin 里找到这些设备对应的设备路径和驱动目录。当然，这些信息，正是 Device Plugin 周期性的从本机查询到的。比如，在 NVIDIA Device Plugin 的实现里，它会定期访问 nvidia-docker 插件，从而获取到本机的 GPU 信息。
被分配 GPU 对应的设备路径和驱动目录信息被返回给 kubelet 之后，kubelet 就完成了为一个容器分配 GPU 的操作。接下来，kubelet 会把这些信息追加在创建该容器所对应的 CRI 请求当中。这样，当这个 CRI 请求发给 Docker 之后，Docker 为你创建出来的容器里，就会出现这个 GPU 设备，并把它所需要的驱动目录挂载进去。
