Kubernetes GPU调度策略如何提高资源利用率

Kubernetes GPU调度策略通过多种方式提高资源利用率，主要包括以下几个方面：

1. 自动资源暴露与动态资源调度

• NVIDIA Device Plugin：该插件通过检测节点上的GPU硬件，并将GPU数量和型号注册为Kubernetes资源（如nvidia.com/gpu: 4），从而消除了手动配置的繁琐步骤。这使得Kubernetes能够像管理CPU和内存一样管理GPU资源。
• 动态资源调度：Kubernetes调度器利用插件提供的信息，根据Pod的资源请求（如limits: {"nvidia.com/gpu": 1}）将任务分配到有GPU的节点，确保GPU资源被高效利用。

2. 拓扑感知调度

在多GPU或多NUMA节点的服务器上，CPU与GPU之间、GPU与GPU之间的物理连接（如NVLink, PCIe）对性能影响巨大。拓扑感知调度将需要高速通信的Pod调度到拓扑结构最优的CPU和GPU组合上，从而提高资源利用率和计算效率。

3. GPU亲和性与负载均衡

• GPU亲和性：通过设置Pod的亲和性规则，确保特定应用程序的GPU资源始终分配在同一个节点上，减少GPU资源访问延迟，提高资源利用率。
• GPU负载均衡：根据GPU资源的使用情况，动态地将Pod调度到GPU资源利用率较低的节点上，以实现整体GPU资源利用率的提高。

4. 资源配额与限制

标准的Kubernetes ResourceQuota和LimitRange对象可以应用于nvidia.com/gpu资源，允许管理员限制特定命名空间可以使用的GPU总量，或者限制单个Pod/Container能请求的GPU数量，从而防止资源过度使用。

5. 抢占式调度与高优先级

通过配置PriorityClass和Pod的优先级，实现GPU资源的抢占式调度，确保高优先级的GPU资源能够优先被调度，满足关键业务的需求。

6. 多实例GPU（MIG）与时间分片（Time-Slicing）

• 多实例GPU（MIG）：NVIDIA Ampere及后续架构GPU支持的硬件级分区技术，可以将一个物理GPU分割成多个独立的GPU实例，每个MIG实例对Kubernetes来说就像一个独立的GPU设备，提供硬件级别的强隔离，提高高价值GPU的利用率。
• 时间分片（Time-Slicing）：通过将GPU时间分片，允许多个Pod共享一个GPU，从而提高GPU资源的利用率。

通过合理配置和使用上述策略，Kubernetes能够显著提高GPU资源的利用率，确保资源在集群中的高效分配和利用。