CPU_GPU系统负载均衡的可分负载调度.pdf下载

weixin_39821620 2021-09-25 11:43:25

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CPU_GPU系统负载均衡的可分负载调度.pdf

随着国产 NPU 芯片的稳定落地和 AI 推理场景复杂度持续提升，越来越多的企业开始构建基于 **GPU + NPU 异构架构**的智能推理系统，实现算力资源最大化利用。本文基于实际项目经验，系统剖析 GPU 与 NPU 异构部署中的 **自动调度体系、任务分发机制与负载均衡策略**，从调度引擎设计、任务识别与分级、异构节点资源管理、动态流量分发、容错策略、性能指标采集等维度展开，并附以完整的代码示例、容器部署实践与调度决策样本，帮助工程团队构建具备智能决策能力的多平台 AI 推理系统。

kubernetes负载均衡包括集群外负载均衡和集群内负载均衡，专业术语叫南北流量和东西流量，本文主要讲述集群内负载均衡（东西流量）。本文第一部分会讲述kubernetes组件总览，第二部分会讲述kuber-scheduler是什么，第三部分会讲述kuber-scheduler核心概念，第四部分会讲述kuber-scheduler是如何实现负载均衡调度的，最后一部分会讲述kuber-scheduler的高可用选举机制，在讲到高可用和分部署集群leader选举时，会对知识点做适当迁移应用，引申一下。一、K

在实际生产推理环境中，平台往往同时承载基于CPU、小型GPU、大型GPU、甚至专用推理加速器（TPU、NPU、ASIC）等异构硬件资源的推理任务。传统单一资源调度方式，无法高效管理多类型推理负载，容易出现资源浪费、调度失败或弹性瓶颈。本文结合真实工程经验，系统讲解如何在Kubernetes中实现推理平台异构资源的统一调度与弹性扩展，包括资源打标与亲和性策略、GPU/MIG/专用加速器统一管理、推理副本资源请求与调度优化、跨资源池负载感知扩缩容机制，并配合完整配置与实操案例，助力构建真正面向大规模异构推理负载

在多模型并发部署、业务请求波动频繁的 AI 服务场景中，云端资源的调度效率与负载均衡机制直接影响系统性能和响应稳定性。本文聚焦云端推理资源动态调度体系的构建与优化实践，从多模型服务副本管理、GPU 资源绑定策略、调度指标设计到实时流量平衡机制，结合 Kubernetes 与 Triton 推理引擎的深度集成，系统剖析如何实现服务自动扩缩容、精细资源分配与智能副本调度。文章基于真实业务案例，提供可复用的 YAML 配置、指标规则与调度链路设计，助力构建高可用、弹性伸缩、自感知的大规模推理平台。

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