虚拟化 GPGPU 的 Kubernetes 调度可以通过以下步骤实现：
安装 GPU 驱动和 CUDA 工具包：在主机上安装 GPU 驱动和 CUDA 工具包，以便将 GPU 资源分配给 Kubernetes Pod。
安装 NVIDIA 设备插件：NVIDIA 设备插件是一个用于管理 NVIDIA GPU 加速容器的 Kubernetes 插件。它可以让您轻松地在 Kubernetes 中使用 NVIDIA GPU。
创建 Pod Spec：创建一个包含所需的应用程序和依赖项的 Pod Spec。在这个文件中，需要指定要使用的容器镜像、环境变量、资源需求等信息。
配置节点选择器：为了确保 Pod 能够运行在有可用 GPU 资源的节点上，需要配置节点选择器来筛选出符合条件的节点。
启动 Pod：使用 kubectl 命令启动 Pod，并将其调度到符合条件的节点上。可以使用 -v 参数将本地目录映射到容器内部，以方便数据共享。
进行任务调度：可以使用 Kubernetes 的调度器来进行任务调度，并确保每个任务都能够获得所需的资源。如果有多个任务需要运行，则可以根据其优先级进行排序，以确保最重要的任务优先执行。
通过以上步骤，就可以实现虚拟化 GPGPU 的 Kubernetes 调度。
