[Bug]: GPUCluster DRA kubelet plugin uses driver root / on Talos and cannot find libnvidia-ml.so.1
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@roma5087 ya está trabajando en esto.
Desde el 29/10/2026.
Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 52/100
- Tipo de issue
- Error
- Claridad
- Bien especificado
- Estado de actividad
- Activo
- Stack tecnológico
- go, kubernetes
- Área
- infrastructure
Línea de trabajo
Start by tracing runValidation, resolveHostNvidiaSMI, and getDriverInfo, then inspect manifests/state-dra-driver/0500_daemonset.yaml and how hostPaths.driverInstallDir is passed into the validation flow. Reproduce the Talos case with the driver under /usr/local and check the generated driver-ready values. Done when the DRA kubelet plugin finds libnvidia-ml.so.1 and publishes its ResourceSlice using the configured driver root.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Describe the bug
On Talos Linux the DRA kubelet plugin deployed through a GPUCluster crashes with error locating "libnvidia-ml.so.1", so no ResourceSlice is published and DCGM Exporter and the DRA validation stay Pending.
Talos ships the driver as a system extension under /usr/local, and /usr/bin/nvidia-smi is a link to /usr/local/bin/nvidia-smi. The validator's runValidation tries the host driver first: resolveHostNvidiaSMI finds /usr/bin/nvidia-smi, chroot /host /usr/bin/nvidia-smi succeeds, and getDriverInfo(true, ...) sets the driver root to the host root. driver-ready then contains NVIDIA_DRIVER_ROOT=/ and hostPaths.driverInstallDir: /usr/local from the GPUCluster is never used. The kubelet plugin sources driver-ready (manifests/state-dra-driver/0500_daemonset.yaml), looks for libnvidia-ml.so.1 below / and does not find it in /usr/local/lib.
I found no field in GPUCluster to set the driver root. Setting it through kubeletPlugin.env has no effect, because the container sources driver-ready afterwards and overwrites it.
As a check I patched NVIDIA_DRIVER_ROOT=/usr/local into the kubelet plugin DaemonSet by hand. With that the GPUCluster becomes ready and DCGM Exporter labels the metrics with the pod holding the DRA claim, so the rest of the path works on Talos:
DCGM_FI_DEV_GPU_UTIL{gpu="0",...,container="cuda",dra_claim_name="dra-hold-gpu-hj5r2",dra_claim_namespace="default",dra_device_name="gpu-0",dra_driver_name="gpu.nvidia.com",dra_pool_name="gpu",namespace="default",pod="dra-hold"} 0
The standalone DRA driver chart works on the same node with nvidiaDriverRoot: /usr/local.
To Reproduce
- Talos node with the NVIDIA system extensions (driver under
/usr/local). - Install the GPU Operator v26.7.1 with driver and toolkit disabled, as the Talos guide describes, and create a
GPUClusterwith the DRA kubelet plugin enabled andhostPaths.driverInstallDir: /usr/local. - The kubelet plugin pod crash-loops with
error locating "libnvidia-ml.so.1";/run/nvidia/validations/driver-readyon the node containsIS_HOST_DRIVER=trueandNVIDIA_DRIVER_ROOT=/.
Expected behavior
The driver root the plugin uses is /usr/local, either because a host driver found under a non-standard prefix is reported with that prefix, or because an explicit hostPaths.driverInstallDir (or a dedicated field) wins over the host-driver detection.
Environment
- GPU Operator Version: v26.7.1 (I read v26.7.2 and main and see the same logic, not tested live)
- DRA driver: v0.5.1, DCGM Exporter 4.6.1-4.8.4-distroless
- OS: Talos Linux v1.14.5 with the NVIDIA proprietary driver extensions
- Container Runtime Version: containerd as shipped with Talos v1.14.5
- Kubernetes Distro and Version: upstream Kubernetes 1.37.1
- GPU: RTX A1000
Related: #2731
- Lenguaje dominante
- Go
- Estrellas
- 2.9k
- Forks
- 587
- Merge medio
- 2 d 2 h
- PR fusionados (30 d)
- 62
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Tiene una plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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