K8s管理GPU资源技术架构

dukuan.china 2025-02-22 10:11:59

课时名称	课时知识点
K8s管理GPU资源技术架构	K8s管理GPU资源技术架构；K8sGPU资源调度实现原理

...全文

24 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

k8s架构图整体框架知识合集

随着生态的成熟，它将最终取代现有的 Device Plugin 模型，为包括 GPU 在内的所有复杂异构资源提供更强大、更灵活的管理框架。这是 Kubernetes 社区和硬件厂商正在大力推进的最新架构，旨在解决 Device Plugin 模型的根本性局限。为了解决资源浪费问题，业界演进出了两条主流技术路线：软件层的时间片共享和硬件层的物理分区。Kubernetes 的 GPU 管理架构就是为了解决这三大挑战而不断演进的。这是 Kubernetes GPU 管理的基石，也是理解一切后续技术的前提。

Kubernetes（K8s）与虚拟GPU（vGPU）：实现高效管理和利用GPU资源的最佳实践

作者：运维有术星主随着人工智能、机器学习、AI 大模型技术的迅猛发展，我们对计算资源的需求也在不断攀升。特别是对于需要处理大规模数据和复杂算法的 AI 大模型，GPU 资源的使用变得至关重要。对于运维工程师而言，掌握如何在 Kubernetes 集群上管理和配置 GPU 资源，以及如何高效部署依赖这些资源的应用，已成为一项不可或缺的技能。今天，我将带领大家深入了解如何在 KubeSphere 平台上，利用 Kubernetes 强大的生态和工具，实现 GPU 资源的管理和应用部署。

摘要：K8s GPU资源优化四大技巧提升AI推理效率本文针对AI推理场景中GPU利用率低下的问题，提出了一套完整的K8s GPU优化方案。通过分析某智能客服平台面临的GPU成本危机（128张A10G GPU利用率仅28%），团队实施"四维优化策略"： MIG切分：将物理GPU划分为多个独立实例 Triton动态批处理：合并小请求提升吞吐 GPU时间切片共享：允许多个Pod共享GPU资源客户端优化：Java集成自适应批处理与异步推理实施效果显著：GPU利用率提升至81%，延迟降低82

杜宽的课程社区_NO_1

1

社区成员

89

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章