如何简化Kubernetes GPU调度配置

要简化Kubernetes GPU调度配置，可以采取以下几种策略：

使用NVIDIA Device Plugin

• 简介：NVIDIA Device Plugin是Kubernetes生态中最常见的GPU管理工具，通过Device Plugin机制，把GPU暴露给Kubernetes，让Pod可以直接请求nvidia.com/gpu资源。
• 优点：简单，开箱即用，和Kubernetes无缝集成。NVIDIA官方支持，兼容性有保障。
• 适用场景：只用NVIDIA GPU，且任务简单，比如单机推理或小型训练。

使用GPU共享插件

• 简介：多个Pod共享使用GPU，通过部署GPU-Share插件，实现多个Pod共同调度一个GPU。
• 优点：在资源受限或成本敏感的环境中，可以大幅提升硬件的利用率。

使用Node Feature Discovery (NFD)

• 简介：NFD能够自动检测节点上的硬件特性，并将这些特性作为节点标签发布，支持添加扩展资源、注解和节点污点。
• 优点：可以自动标记GPU节点，简化了GPU节点的管理。

使用高级调度策略

• 简介：利用节点亲和性和反亲和性规则，可以实现更精细的GPU调度策略。
• 优点：可以确保容器在运行时绑定到特定的GPU上，从而提高应用程序的性能和稳定性。

使用Volcano调度器

• 简介：Volcano是一个云原生调度框架，支持GPU（包括CUDA和MIG模式），还能管NPU，甚至可以扩展到其他异构设备。
• 优点：支持多种设备，调度灵活，能搞定复杂场景。资源利用率高，适合大规模集群。

简化配置的具体步骤

1. 安装NVIDIA GPU驱动和NVIDIA Device Plugin：确保每个节点上都安装了支持的NVIDIA GPU驱动，并部署NVIDIA Device Plugin。
2. 配置节点的GPU资源：通过kubectl label nodes为节点添加GPU类型标签。
3. 在Pod中请求GPU资源：在Pod的配置文件中声明对GPU的资源请求和限制。
4. 使用NFD自动标记GPU节点：部署NFD工具，自动发现并标记节点的GPU特性。
5. 应用高级调度策略：在Pod的配置文件中使用节点亲和性和反亲和性规则。

通过上述策略和步骤，可以有效地简化Kubernetes GPU调度配置，提高GPU资源的利用率和任务调度的效率。