如何解决Kubernetes GPU调度问题

Kubernetes GPU调度问题可以通过多种方式解决，以下是一些常见的解决方案：

NVIDIA k8s-device-plugin

• 简介：这是Kubernetes生态里最常见的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。
• 适用场景：只用NVIDIA GPU，且任务简单，比如单机推理或小型训练。
• 部署姿势：搭配Helm安装，5分钟搞定，配合NVIDIA GPU Operator还能自动配置驱动。
• 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。
• 缺点：只认NVIDIA GPU，其他设备（比如NPU）没法管。调度能力有限，遇到复杂任务容易“翻车”。

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。
• 适用场景：多租户、大规模集群，或者需要GPU和NPU混搭。
• 部署姿势：需要替换或增强Kubernetes默认调度器，配合设备插件（比如k8s-device-plugin）使用。建议用CRD定义任务，比如VolcanoJob。
• 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。
• 缺点：部署和学习成本高，小集群用有点“杀鸡用牛刀”。需要底层插件支持，自己不直接管硬件。

结合使用k8s-device-plugin和Volcano

• 简介：在实际应用中，k8s-device-plugin和Volcano常常搭配使用。用k8s-device-plugin管NVIDIA GPU，负责资源发现和分配。用Volcano做全局调度，优化资源利用和任务优先级。
• 案例：混合负载集群，推理任务要求低延迟，训练任务要多卡并行。先装了k8s-device-plugin暴露GPU资源，再用Volcano定义两类任务：推理用高优先级抢占单卡，训练用gang scheduling。

故障排除

• 查看集群状态：使用kubectl get nodes、kubectl get pods、kubectl get services查看集群状态。
• 查看日志：使用kubectl logs pod-name查看Pod日志，了解具体错误信息。
• 重启Pod：如果Pod出现问题，可以尝试删除Pod并让Kubernetes自动重新创建一个新的Pod。
• 节点故障恢复：如果某个节点发生故障，可以通过kubectl cordon node-name将该节点标记为不可调度，然后将Pod迁移到其他节点上。

通过合理选择和使用GPU调度工具，以及有效的故障排除方法，可以显著提高Kubernetes集群中GPU资源的利用率和任务调度的效率。