k8s gpu-scheduler 通常指的是在 Kubernetes 集群中用于 GPU 调度的扩展调度器。如果 gpu-scheduler 无法加载成功，可能是由以下几个原因造成的：
安装或配置错误：
确保你按照官方文档或可靠的指南正确安装了 gpu-scheduler。
检查配置文件，比如 YAML 文件或命令行参数，确保没有语法错误或配置错误。
权限问题：
gpu-scheduler 需要有足够的权限去调度 Pod。确保它运行在具有足够权限的 Kubernetes 命名空间或集群角色中。
如果使用 RBAC (Role-Based Access Control)，请检查 gpu-scheduler 的服务账户和角色绑定是否正确配置。
依赖问题：
gpu-scheduler 可能依赖于特定的 Kubernetes 版本或其他组件。检查你的 Kubernetes 版本是否兼容。
确保所有必要的依赖项都已正确安装和配置。
日志和错误信息：
查看 gpu-scheduler 的日志，通常可以通过 kubectl logs 命令获取。日志中可能包含导致加载失败的错误信息。
根据日志中的错误信息进一步排查问题。
资源限制：
检查集群是否有足够的资源（如 CPU、内存）来运行 gpu-scheduler。
如果 gpu-scheduler 配置了资源限制（如 CPU 或内存请求和限制），确保这些限制与集群中的可用资源相匹配。
GPU 驱动和设备插件：
确保节点上的 GPU 驱动已正确安装并配置。
确保 Kubernetes 设备插件（如 NVIDIA 设备插件）已正确部署并运行。
版本冲突：
如果你在升级 Kubernetes 或 gpu-scheduler 时遇到问题，可能是版本不兼容导致的。检查官方文档或发行说明，了解版本兼容性信息。
网络问题：
如果 gpu-scheduler 需要与集群中的其他组件通信（如 API 服务器），确保网络配置正确，没有防火墙或网络策略阻止通信。
为了更具体地解决问题，你需要提供更多的信息，比如：
gpu-scheduler 的版本
Kubernetes 的版本
安装和配置 gpu-scheduler 的步骤
gpu-scheduler 的日志输出
集群的节点状态和资源使用情况
根据这些信息，你可以进一步排查问题所在，并找到解决方案。如果问题依然无法解决，考虑在 Kubernetes 社区、Stack Overflow 或相关论坛中寻求帮助。