Kubernetes GPU调度策略如何影响性能

Kubernetes中的GPU调度策略对性能有着显著的影响，主要通过影响资源利用率、任务响应时间和系统稳定性等方面体现。以下是几种主要的调度策略及其对性能的影响：

碎片梯度下降（FGD）调度策略

• 策略介绍：FGD是一种新的调度方法，旨在最小化GPU碎片化增长，实现最高的GPU分配率。
• 对性能的影响：通过减少未分配的GPU数量和额外利用GPU，FGD显著提高了GPU集群的利用率，从而提升了整体性能。

过度订阅和时间共享

• 过度订阅：允许GPU资源被多个工作负载共享，提高了资源利用率，但也可能导致某些工作负载饿死。
• 时间共享：对于Nvidia GPU，通过多实例GPU支持多个计算和内存单元，或对单实例GPU进行时间分片来支持时间共享。这可以提高GPU的利用率，但也需要注意避免工作负载饥饿。

调度策略的过滤和优选

• 过滤策略：如PodFitsResources、PodFitsHostPorts等，用于筛选掉不适合运行Pod的节点。
• 优选策略：如LeastRequestedPriority、BalancedResourceAllocation等，用于根据分数选择最优的节点。

负载感知调度

• 策略介绍：通过感知节点的真实负载，动态调整Pod的调度，以提升资源利用率和系统性能。
• 对性能的影响：负载感知调度可以有效解决节点负载不均的问题，避免热点节点的产生，从而提高整体性能。

Kubernetes的GPU调度策略通过多种机制影响性能，包括提高资源利用率、减少碎片化、优化任务响应时间和提高系统稳定性。选择合适的调度策略对于优化GPU性能至关重要。