Kubernetes GPU调度策略有哪些关键因素

Kubernetes GPU调度策略的关键因素

1. 应用需求特性

应用的任务类型（训练/推理）、性能要求（延迟/吞吐量）和资源占用（显存/CPU）是调度的基础导向。例如，大规模深度学习训练（如BERT、GPT）需要高吞吐量和低通信延迟，倾向于独占调度或拓扑感知调度；轻量级推理（如模型集成服务）对延迟要求低，更适合共享调度（时间片共享/MIG）以提升利用率。

2. GPU资源拓扑结构

GPU之间的互联方式（NVLink/PCIe）直接影响多卡任务的通信效率。拓扑感知调度会优先将需要多GPU的并行任务调度到NVLink连接最优的节点（如A100的NVLink全互联拓扑），减少跨设备通信延迟。例如，分布式训练任务通过拓扑感知调度，可将通信开销降低30%以上。

3. 资源隔离级别

多租户或混合负载场景下，资源隔离是保障服务质量的关键。硬件级隔离（如NVIDIA MIG将物理GPU划分为独立实例）可实现不同任务完全隔离，适合生产级高优先级任务；软件级隔离（如时间片共享）通过分时复用提升利用率，适合测试或低优先级任务。

4. 集群负载状态

动态负载场景（如流量波动大的推理服务）需要负载感知调度，优先将任务分配到负载低的节点，避免资源瓶颈。例如，结合Horizontal Pod Autoscaler（HPA）根据GPU利用率（如>80%）动态扩容Pod，结合资源配额限制命名空间GPU总量，防止资源争抢。

5. 任务优先级与服务等级协议（SLA）

高优先级任务（如实时推理、核心训练任务）需要优先级与抢占机制，确保其获得足够资源。例如，通过Pod Priority Class设置高优先级，当资源紧张时，高优先级Pod可抢占低优先级Pod的资源，保障SLA达标。

6. 节点属性匹配

通过节点标签（如GPU型号、显存大小、所属团队）和节点亲和性（Node Affinity）将任务调度到符合要求的节点。例如，将需要A100的训练任务调度到标签为gpu-model=A100的节点，或将某团队的任务隔离到标签为team=alpha的节点，提升调度准确性和资源利用率。

7. 调度策略灵活性

复杂集群环境（如同时存在训练、推理、数据预处理）需要混合策略，结合多种调度方式。例如，训练任务用独占调度+拓扑感知调度，推理任务用共享调度+MIG，通过自定义调度器（如Volcano）实现策略组合，优化整体资源利用率。