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• 1、K8S集群下的GPU调度

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、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。

3、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。

4、高性能：支持每秒数千次写操作，满足K8S高频调度需求。

5、实践验证：Daft+Lance 的落地成效 自动驾驶场景：端到端效率提升 70%原方案痛点：使用 Argo+K8s 调度 + LMDB 存储，K8s 无法支持 CPU+GPU 异构调度，中间结果需落盘，效率低下。GPU 使用率超 95% 后会阻塞指令调用，影响训练。

6、更灵活：基础架构（计算/存储/网络/K8s集群）与GPU资源均可动态置备，适配不同AI场景。