Kubernetes GPU调度策略如何保障安全性

Kubernetes GPU调度策略通过以下方式保障安全性：

1. 资源隔离

• 通过命名空间（Namespace）和资源配额（ResourceQuota）限制不同用户/租户的GPU使用量，防止资源抢占。
• 使用cgroups限制容器对GPU显存、计算单元的访问，避免单个容器过度占用资源。

1. 访问控制

• 基于节点亲和性（Node Affinity）和污点（Taint）策略，将GPU任务调度到专用节点，避免非授权Pod占用GPU资源。
• 通过NVIDIA GPU Operator实现GPU驱动自动化管理，确保驱动版本一致且安全。

1. 虚拟化与共享机制

• 采用虚拟GPU（vGPU）或时间分片（Time Slicing）技术，在多租户场景中隔离显存和算力，支持细粒度资源分配。

1. 监控与审计

• 集成NVIDIA GPU监控工具（如DCGM Exporter），实时追踪GPU使用率、显存占用等指标，及时发现异常。
• 通过Kubernetes审计日志记录GPU资源操作，便于追溯安全事件。

1. 硬件与软件协同防护

• 利用GPU硬件特性（如NVLink拓扑感知）优化调度，减少跨节点通信延迟，提升安全性。
• 禁用未授权的GPU功能（如禁止非必要的内核模块加载），降低攻击面。