如何优化Kubernetes GPU调度延迟

优化Kubernetes GPU调度延迟可从以下方面入手：

1. 启用拓扑感知调度：通过设置topologySpreadConstraints或使用支持拓扑感知的调度器（如Volcano），将GPU任务调度到同一NUMA节点或NVLink连接的节点，减少跨节点通信延迟。
2. 使用共享GPU技术：对于轻量级任务，采用NVIDIA MIG或vGPU实现GPU资源分时复用，提升整体利用率，降低调度等待时间。
3. 配置合理的资源请求与限制：在Pod中明确声明nvidia.com/gpu资源需求，结合requests和limits控制资源分配，避免资源争用。
4. 结合节点亲和性与污点容忍：通过nodeAffinity将任务绑定到特定GPU型号节点，或利用污点机制实现独占调度，减少调度冲突。
5. 集成智能调度器：采用Volcano等支持优先级、抢占机制的调度器，优化任务排队和资源分配策略，降低延迟。