【博客506】k8s扩展调度器，支持更灵活的GPU调度

k8s 扩展调度器慈云数据自营海外云服务器,高稳定高性价比,支持弹性配置，支持更灵活的 GPU 调度后台

现在，随着公司在机器学习和深度学习方面的投资越来越多，他们开始发现从头开始构建人工智能系统并不容易。

以深度学习为例。对于深度学习来说，算力是一切的根源。为了使用大量数据训练性能更好的模型并加快整个过程，企业 IT 系统需要能够快速有效地调用和管理大规模 GPU 资源。同时河南调度服务器云空间，由于算力资源非常昂贵，企业还需要通过分布式训练等方式实现GPU资源利用率最大化，进行成本控制。

面对这样的新需求，基于 Kubernetes 的云原生技术为人工智能提供了一种新的工作模式。凭借其功能河南调度服务器云空间，Kubernetes 将模型训练、推理和部署无缝扩展到多云 GPU 集群，使数据科学家能够跨集群节点自动部署、维护、调度和操作多个 GPU 加速应用程序容器。

在 1.6 和 1.9 版本中，Kubernetes 相继提供了对 NVIDIA GPU 和 AMD GPU 容器集群管理和调度的支持，进一步提升了统一管理和调度 GPU 等扩展资源的能力。

然而，Kubernetes作为下一代AI开发的基础也存在缺陷。在为训练任务分配算力资源时，通常会随机分配容器所在节点的 GPU，无法指定要使用的某种类型的 GPU。

虽然这对于大多数深度学习模型训练场景来说已经足够了，但如果数据科学家想要更灵活地使用更高的性能或某种类型的 GPU，Kubernetes 就会捉襟见肘。

核心痛点

1. Kubernetes 作为新一代 AI 开发的基础也存在缺陷。在为训练任务分配算力资源时，通常会随机分配容器所在节点的 GPU，无法指定要使用的某种类型的 GPU。

2. Kubernetes 在分配 GPU 设备时太大，通常以 GPU 训练卡作为自愿应用的最小单位

这导致显卡利用率低

溶液：

1. 扩展调度程序

2. 使用时间切片细分显卡资源分配时间片的粒度

3. 使用 GPU 共享解决方案细分显卡资源分配内存粒度

1. 扩展调度程序

依赖于以下现有的 Kubernetes 工作机制：

Scheduler Extender 机制
Device Plugin 机制
API Server 扩展机制（CRD）
Admission 扩展机制（ResourceQuota）

另一种方法：一种侵入性但廉价的修改方式

当库贝莱特申请装备时，

它是随机选择的，所以在 kubelet 申请设备时，使用一些库或自制资源获取逻辑来获取主机上显卡的具体信息，比如：连接到 NVlink 的，视频内存大，频率高，这样的细节，保存了显卡信息和显卡 ID 信息的绑定关系。那么当 kubelet 调用 nvidia-plugin 的分配时，就可以按照自己逻辑中 pod 的需求，将显卡 ID 申请给最合适的兄弟

二、利用时间切片细分显卡资源分配粒度

具体细节请参考之前的博文：K8S GPU 时间分片

第三，使用GPU共享解决方案细分显卡资源分配内存的粒度

部署参考链接：

阿里巴巴开源解决方案源码链接：

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