如何提高Kubernetes中GPU利用率

提高Kubernetes中GPU利用率是一个复杂但至关重要的任务，它涉及到多个方面的优化。以下是一些关键策略和实践，可以帮助你最大化GPU资源的利用效率。

1. 合理配置GPU资源

• 共享GPU的场景：对于低批量推理服务、高性能计算(HPC)应用和交互式开发等场景，可以通过共享GPU资源来提高利用率。
• GPU并发机制：利用CUDA流和时间分片技术，通过单个CUDA上下文并发执行多个操作，以及以轮流的方式将时间片分配给共享物理GPU的容器，从而提高GPU的利用率。

2. 使用MPS技术

• MPS技术：在推荐业务中，通过多进程服务(MPS)技术，让每个进程的业务都可以并发地使用一张GPU卡，从而提高GPU利用率和整个服务的吞吐量。

3. 动态调整Pod资源

• Resource Quotas和Limit Ranges：根据实际的负载情况设置合理的Request和Limit，以减少资源浪费并提高资源利用率。

4. 优先级与抢占机制

• 优先级与抢占：通过设置PriorityClass来定义优先等级数值和抢占策略，确保高优先级的Pod在调度失败后能够抢占低优先级的Pod，从而腾出GPU资源。

5. 使用Kube Resource Orchestrator(Kro)

• Kro：Kro是一个新的开源项目，旨在简化Kubernetes资源的分组和部署方式，促进不同项目和环境间的一致性，从而提高GPU利用率。

6. 监控与优化

• 监控GPU利用率：使用工具如nvidia-smi、nsight systems和dcgm等来监控GPU利用率，并根据监控数据进行优化。

通过上述策略，可以显著提高Kubernetes中GPU的利用率，确保GPU资源得到充分利用，从而提升整体计算效率。