Kubernetes GPU调度有哪些策略

Kubernetes GPU调度策略主要包括以下几种：

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。

1. 拓扑感知调度：

• 描述：优化GPU之间的网络通信，减少Pod间的通信距离。
• 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。

1. 默认调度器（Default Scheduler）：

• 描述：根据资源需求、亲和性和反亲和性等因素对任务进行调度。
• 功能：使用一系列规则来确定任务应该运行在哪个节点上。

1. Pod优先级：

• 描述：为不同的任务分配优先级，确保关键任务优先得到资源和计算能力。
• 功能：通过设置Pod优先级，提高集群的容错能力和资源利用率。

1. Node Affinity：

• 描述：允许指定一组规则，将任务分配给符合这些规则的节点。
• 功能：实现负载均衡和高可用性。

1. Taints and Tolerations：

• 描述：标记节点或容器不适合运行某些任务，或表示可以忽略某些标记。
• 功能：通过结合Taints和Tolerations，实现更灵活的任务调度策略。

1. 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。
• 功能：覆盖或补充默认的kube-scheduler行为，满足特定调度需求。

这些策略共同工作，以确保Kubernetes集群中的GPU资源得到高效、合理的分配和利用。