服务器K8s集群GPU快照配置！服务器加GPU或者TPU！

本文目录一览：

• 1、算了么算力配置的详细步骤与注意事项
• 2、华为云Volcano:让企业AI算力像火山一样爆发
• 3、K8S集群下的GPU调度

算了么算力配置的详细步骤与注意事项

1、借助第三方软件查看电脑型号和配置信息 这里可以推荐的是鲁大师、cpu-z等等。具体方法很简单。

2、撰写编制说明：解释定额的编制依据、方法、过程及注意事项等。

3、AI的基础主要包括数学、计算机科学、数据、算法以及算力。

华为云Volcano:让企业AI算力像火山一样爆发

1、Volcano有望进一步推动云原生技术在企业数字化中的落地，释放数据价值。

2、026年6月5日，华为云在INSPIRE创想者大会上集中发布了十余款AI新品，覆盖四大层级，涵盖基础设施、模型服务、企业平台及行业应用领域。Agentic Infra层面：强化AI算力与资源调度华为云推出四项核心产品：AICS灵衢智算集群：通过软硬协同优化，提升大规模AI训练的算力效率，支持千亿参数模型的分布式训练。

3、新基建时代的发展目标：在新基建时代下，算力成为新的生产力，数据成为新的生产要素，云、AI、5G则是新的生产工具，新型数字基础设施正在为政企数字化转型注入新动能。华为云创新发展，持续提供稳定可靠、可持续发展的云服务，致力于成为政企数字化转型和智能化升级的首选。

4、效果：通过Volcano调度加速AI训练与推理，集群利用率提升2倍。

K8S集群下的GPU调度

1、在人工智能领域，GPU资源对于各种机器学习、训练任务至关重要。本文将详细介绍如何在Kubernetes（K8S）集群环境下，实现POD访问并利用Node上的GPU资源。首先，Kubernetes本身支持设备插件（Device Plugin）功能，这使得Pod能够访问如GPU等特殊硬件资源。借助这一特性，K8S用户能更灵活地利用集群中的GPU资源。

2、微服务架构：AI微服务可与其他服务共享GPU，提升资源复用率。异构训练：自动匹配不同品牌GPU，优化多卡训练效率。实施建议评估业务场景：优先在推理、微服务等轻量级任务中部署HAMi，训练任务可逐步迁移。分阶段落地：试点阶段：选择1-2个K8s集群部署HAMi，验证虚拟化与调度效果。

3、阿里云gpushare-scheduler-extender：通过修改k8s调度器，实现GPU显存和计算资源的细粒度分配（如按MB划分显存），支持多Pod共享单卡且互不干扰。NVIDIA MIG（Multi-Instance GPU）：若硬件支持（如A100/A30显卡），可将单卡划分为多个独立实例，每个实例拥有专属显存和计算核心，但需内核驱动和CUDA版本支持。

4、在Kubernetes中，通过设备插件框架实现GPU资源的管理。NVIDIA提供了k8s-device-plugin用于Kubernetes环境下的GPU资源管理。为了支持时间分片，插件配置文件被扩展以支持多个资源副本，允许在同一GPU上调度多个工作负载。GPU Feature Discovery （GFD） 是一个用于自动发现集群中NVIDIA GPU硬件特性的工具。

5、高性能：支持每秒数千次写操作，满足K8S高频调度需求。