การจัดสรรอัตโนมัติของโหนด GKE ไม่ขยายตามขีดจำกัดที่กำหนดไว้

ฉันต้องการใช้การจัดสรรอัตโนมัติของโหนด GKE เพื่อสร้าง Node-pool ที่มี GPU ตามความต้องการ (นั่นคือตอนที่ฉันเริ่มงานที่ต้องการทรัพยากร GPU)

ไปกับบทช่วยสอน GCP ฉันได้ตั้งค่าคลัสเตอร์โดยเปิดใช้งาน การปรับขนาดอัตโนมัติของคลัสเตอร์ และ การจัดเตรียมโหนดอัตโนมัติ. NAP ได้ตั้งค่าขีดจำกัดสำหรับ CPU, หน่วยความจำ และ GPU:

ขีด จำกัด ของทรัพยากร:
  - สูงสุด: '15'
    ขั้นต่ำ: '1'
    ประเภททรัพยากร: ซีพียู
  - สูงสุด: '150'
    ขั้นต่ำ: '1'
    ประเภททรัพยากร: หน่วยความจำ
  - สูงสุด: '2'
    ประเภททรัพยากร: nvidia-tesla-k80

ฉันรู้ว่า NAP ใช้งานได้เพราะมันปั่นโหนดให้ฉันแล้ว แต่ทั้งหมดนั้นเป็น "โหนดปกติ" (ไม่มี GPU)

ตอนนี้เพื่อ "บังคับ" NAP ให้สร้าง node-pool ด้วยเครื่อง GPU ก่อนหน้านั้นไม่มีโหนด GPU บนคลัสเตอร์ในการทำเช่นนั้น ฉันกำลังสร้างงานด้วยไฟล์การกำหนดค่าดังกล่าว:

apiVersion: ชุด/v1
ชนิด: งาน
ข้อมูลเมตา:
  ชื่อ: ฝึกอบรม-งาน
ข้อมูลจำเพาะ:
  ttl วินาทีหลังจากเสร็จสิ้น: 100
  แม่แบบ:
    ข้อมูลเมตา:
      ชื่อ: ฝึกอบรม-งาน
    ข้อมูลจำเพาะ:
      ตัวเลือกโหนด:
        GPU: "จริง"
        cloud.google.com/gke-spot: "จริง"
        cloud.google.com/gke-accelerator: nvidia-tesla-k80
      ความอดทน:
        - รหัส: cloud.google.com/gke-spot
          ตัวดำเนินการ: เท่ากัน
          ค่า: "จริง"
          เอฟเฟกต์: NoSchedule
      ตู้คอนเทนเนอร์:
        - ชื่อ: การทดสอบ GPU
          รูปภาพ: przomys/gpu-test
          ทรัพยากร:
            คำขอ:
              ซีพียู: 500 ม
            ขีด จำกัด :
              nvidia.com/gpu: 2 # ขอ 2 GPU
      restartPolicy: Never # อย่ารีสตาร์ทคอนเทนเนอร์หลังจากออก

กำลังสร้างงาน แต่ถูกทำเครื่องหมายว่า "ไม่สามารถกำหนดเวลาได้" และ CA Log ทำให้ฉันมีข้อผิดพลาดดังกล่าว:

{
  "noDecisionStatus": {
    "measureTime": "1650370630",
    "noScaleUp": {
      "ไม่ได้จัดการ PodGroups": [
        {
          "rejectedMigs": [
            {
              "เหตุผล": {
                "messageId": "no.scale.up.mig.failing.เพรดิเคต",
                "พารามิเตอร์": [
                  "โหนดแอฟฟินิตี้",
                  "โหนดไม่ตรงกับความสัมพันธ์/ตัวเลือกโหนดของ Pod"
                ]
              },
              "มิก": {
                "โซน": "us-central1-c",
                "nodepool": "พูล-3",
                "ชื่อ": "gke-คลัสเตอร์-activeid-pool-3-af526144-grp"
              }
            },
            {
              "มิก": {
                "ชื่อ": "gke-cluster-activeid-nap-e2-standard--c7a4d4f1-grp",
                "โซน": "us-central1-c",
                "nodepool": "งีบ-e2-มาตรฐาน-2-w52e84k8"
              },
              "เหตุผล": {
                "พารามิเตอร์": [
                  "โหนดแอฟฟินิตี้",
                  "โหนดไม่ตรงกับความสัมพันธ์/ตัวเลือกโหนดของ Pod"
                ]
                "messageId": "no.scale.up.mig.failing.เพรดิเคต"
              }
            }
          ]
          "napFailureReasons": [
            {
              "พารามิเตอร์": [
                "GPU ใดๆ"
              ]
              "messageId": "no.scale.up.nap.pod.gpu.no.limit.defined"
            }
          ]
          "podGroup": {
            "totalPodCount": 1,
            "samplePod": {
              "ตัวควบคุม": {
                "apiVersion": "แบทช์/v1",
                "ชนิด": "งาน",
                "ชื่อ": "งานฝึกอบรม"
              },
              "เนมสเปซ": "ค่าเริ่มต้น",
              "ชื่อ": "การฝึกอบรมงาน-7k8zd"
            }
          }
        }
      ]
      "ไม่จัดการ PodGroupsTotalCount": 1
    }
  }
}

ฉันเดาว่า no.scale.up.nap.pod.gpu.no.limit.defined เป็นส่วนสำคัญที่สุด กวดวิชา GCP ชี้ให้ฉัน ที่นี่. แต่ฉันมีขีดจำกัดนี้กำหนดไว้ ดังนั้นฉันจึงคิดไม่ออก...

อาจมีคนรู้ว่าฉันทำอะไรผิด?