如何在Kubernetes中实现GPU优先级调度

在Kubernetes中实现GPU优先级调度可以通过多种方案来实现，主要包括NVIDIA k8s-device-plugin、Volcano调度器以及Kubernetes的优先级调度策略。以下是具体介绍：

NVIDIA k8s-device-plugin

• 简介：这是Kubernetes生态中最常见的GPU管理工具，通过Device Plugin机制将GPU暴露给Kubernetes，使Pod可以直接请求GPU资源。
• 适用场景：适用于只用NVIDIA GPU，且任务简单的场景，如单机推理或小型训练。
• 优点：简单，开箱即用，和Kubernetes无缝集成，NVIDIA官方支持，兼容性有保障。
• 缺点：只认NVIDIA GPU，其他设备（如NPU）没法管，调度能力有限，遇到复杂任务容易“翻车”。

Volcano调度器

• 简介：Volcano是一个云原生调度框架，支持GPU（包括CUDA和MIG模式），还能管理NPU，甚至可以扩展到其他异构设备。
• 适用场景：适用于多租户、大规模集群，或者需要GPU和NPU混搭的复杂场景。
• 优点：支持多种设备，调度灵活，能搞定复杂场景，资源利用率高，适合大规模集群。
• 缺点：部署和学习成本高，小集群用有点“杀鸡用牛刀”，需要底层插件支持，自己不直接管硬件。

Kubernetes优先级调度策略

Kubernetes 1.8版本引入了基于Pod优先级抢占的调度策略，允许系统在资源不足时释放一些不重要的负载（优先级最低的），以保障最重要的负载能够获取足够的资源稳定运行。。
通过结合使用k8s-device-plugin和Volcano调度器，可以在保证GPU资源高效利用的同时，实现GPU资源的优先级调度，满足不同应用场景的需求。