在Kubernetes集群中，UnexpectedAdmissionError 通常是由于在尝试将Pod调度到具有GPU资源的节点时，Kubernetes集群在准入控制阶段遇到了意料之外的错误。这种问题的调查和解决通常需要集中在资源请求和分配的配置上，以及确保集群中存在正确配置的节点以支持GPU。
首先，确认集群有足够的GPU资源，并且GPU设备插件已经在相应的节点上部署并正确运行。GPU设备插件需要以DaemonSet的形式在拥有物理GPU的节点上运行，这样Kubernetes才能识别出GPU资源并作出调度决策。
接下来检查Pod的定义中的资源请求（requests）和资源限制（limits）部分。确保这部分正确配置了所需的GPU数量。GPU通常通过限制来请求，例如通过 nvidia.com/gpu这类的资源标识。示例配置如下：
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: gpu-pod
spec:
containers:
- name: cuda-container
image: nvidia/cuda:10.0-base
resources:
limits:
nvidia.com/gpu: 1
此外，确保相应的调度策略没有阻止GPU资源请求。例如，如果启用了资源配额（ResourceQuota），那么必须确保配额中有足够的GPU资源可供分配。如果相关的命名空间下的配额设置不正确，Pod创建时可能会出现 UnexpectedAdmissionError错误。
同时，检查任何可能应用于Pod的节点亲和性（Node Affinity）和污点与容忍（Taints and Tolerations）设置。如果设置不当，可能会导致Pod无法被调度到适合的、装有GPU的节点。
再来检查集群中是否安装了任何第三方的准入控制器，这些控制器可能会在资源分配过程中施加额外的限制或规则。如果有，需要查阅相应控制器的文档，以便理解它们的工作方式，或者临时禁用它们以排除故障。
另外，仔细检查Pod的事件日志和kubelet的日志。这些日志通常会包含引发错误的具体信息。使用以下命令来检索有关Pod的信息：
kubectl describe pod <pod-name>
及查看特定节点上的kubelet日志：
journalctl -u kubelet
如可能，升级Kubernetes集群以及GPU相关的驱动和设备插件到最新版本，来确保所有的软件兼容，并包含最新的修复和功能。
最后，执行一个彻底的集群检查，使用如 kubeadm之类的工具来验证集群的状态和配置是否正确。工具如 kube-bench可以帮助检查集群是否符合Kubernetes的最佳实践。这样的工具在集群诊断和问题定位中很有帮助。
如果在进行上述检查之后，问题依然存在，可以尝试创建一个最小化的Pod配置，仅请求GPU资源而不包含其他复杂的配置，看看是否能够成功调度，这有助于确定是否是Pod的其他配置导致了问题。
通过系统地遵循上述步骤，大多数与GPU相关的 UnexpectedAdmissionError问题应该可以被诊断并解决。
