Kubernetes GPU调度策略有哪些类型

Kubernetes GPU调度策略主要包括以下几种类型：

默认调度策略

• Least Requested Priority：选择资源占用最少的节点，防止过载。
• Most Requested Priority：选择资源利用率最高的节点，提高效率。
• Balanced Resource Allocation：让CPU和内存利用率尽量均衡。
• Node Affinity Priority：让Pod运行在特定标签的节点上。
• Pod Affinity & Anti-Affinity：控制Pod之间的调度关系，决定Pod是否运行在同一节点或不同节点。
• Spread Constraint：均匀分布Pod，避免某些节点过载。
• Taint & Tolerance Priority：让Pod尽量避免有污点的节点。

自定义调度策略

• 修改调度策略：通过修改Kubernetes Scheduler的配置文件，调整调度规则。
• 扩展调度框架：Kubernetes 1.16引入的调度框架，允许开发者通过编写插件来扩展调度逻辑。

这些策略共同工作，以确保Kubernetes集群中的GPU资源得到高效、合理的分配和利用。