Kubernetes GPU调度策略如何选择 - GPU

在Kubernetes中选择GPU调度策略时，需要考虑多个因素，包括应用需求、集群资源状况、性能要求等。以下是一些常见的GPU调度策略及其适用场景：

1. 共享GPU调度

描述：将多个实例运行在同一张GPU卡上，提升GPU利用率。
适用场景：模型推理和轻量级训练任务，特别是在资源受限或成本敏感的环境中。

2. 拓扑感知调度

描述：优化GPU间的通信效率，通过硬件和网络结构的优化来提高计算资源间的通信效率。
适用场景：需要高速数据交换的大规模并行训练任务，如训练大型深度学习模型。

3. 节点亲和性和反亲和性

节点亲和性：允许指定Pod应该倾向于调度到某些节点上，例如，可以设置Pod只在特定标签的节点上运行。
节点反亲和性：控制Pod之间的调度关系，决定Pod是否应该调度到同一节点或不同节点。
适用场景：需要将某些Pod调度到同一节点以提高通信效率，或需要将Pod分散到不同节点以提高高可用性。

4. 资源约束调度

描述：根据Pod对资源的需求来调度Pod，如CPU、内存和存储等。
适用场景：需要特定资源的应用，确保Pod被调度到具有足够资源的节点上。

5. 自定义调度器

描述：用户可以根据自己的需求编写和部署自定义调度器，覆盖或补充默认的kube-scheduler行为。
适用场景：满足特定业务需求，例如使用更复杂的调度策略或与外部服务集成。

6. 优先级和抢占

优先级：为Pod设置优先级，决定在资源紧张时哪些Pod应该被优先调度。
抢占：高优先级的Pod可以抢占低优先级Pod所占用的资源，以确保关键工作负载的调度。
适用场景：确保关键任务具有更高的优先级。

7. 污点和容忍度

污点：节点可以被标记为“污点”，以阻止不满足条件的Pod被调度到这些节点。
容忍度：Pod可以声明容忍度，以允许其在污点节点上调度。
适用场景：专用节点（如GPU节点）的调度，节点维护或故障时限制Pod调度。

选择合适的GPU调度策略时，应综合考虑应用的具体需求、集群的资源状况以及性能目标。例如，对于需要高性能计算的深度学习任务，可能会倾向于使用共享GPU调度或拓扑感知调度来优化资源利用和通信效率。而对于需要高可用性的应用，则可能会采用节点亲和性和反亲和性策略来分散负载。此外，根据资源的动态变化和业务的特殊需求，自定义调度器和优先级调度也可以提供更多的灵活性和控制能力。