Hello folks，我是 Luga，今天我們來聊一下人工智能應(yīng)用場景 - 構(gòu)建高效、靈活的計算架構(gòu)的 GPU 資源動態(tài)調(diào)度。 眾所周知，隨著人工智能、深度學(xué)習(xí)以及高性能計算(HPC)的快速發(fā)展，GPU (Graphics Processing Unit)已經(jīng)成為現(xiàn)代計算體系中的核心計算資源之一。

相比傳統(tǒng)的 CPU，GPU 在并行計算方面具備顯著優(yōu)勢，加速大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和復(fù)雜計算的關(guān)鍵。 然而，由于 GPU 資源的高價值與稀缺性，其管理和調(diào)度效率直接影響到整體系統(tǒng)性能和成本效益。在此背景下，GPU 設(shè)備資源動態(tài)調(diào)度技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，成為優(yōu)化資源分配與提高利用率的重要解決方案。

一、GPU 設(shè)備資源調(diào)度的當(dāng)前現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)

在傳統(tǒng)的計算架構(gòu)中，GPU 資源分配通常采取靜態(tài)綁定的方式，即在任務(wù)啟動時直接將特定的 GPU 設(shè)備綁定到該任務(wù)上。這種方法操作簡單，部署難度較低，但在實(shí)際的業(yè)務(wù)場景應(yīng)用中暴露出了一系列問題，尤其是在多任務(wù)并行、資源共享以及高性能計算場景中，主要體現(xiàn)在如下：

1.資源利用率低

靜態(tài)綁定意味著 GPU 資源一旦分配給某個任務(wù)，無論該任務(wù)是否充分利用資源，這部分 GPU 資源都被占用。例如，某些任務(wù)僅需要利用 GPU 的部分計算能力或顯存，而剩余的資源卻無法被其他任務(wù)動態(tài)復(fù)用。這種固定分配模式在任務(wù)負(fù)載不均時容易造成資源浪費(fèi)，顯著降低了總體資源利用率。

2.缺乏靈活性

靜態(tài)綁定方式對任務(wù)的動態(tài)遷移和擴(kuò)展能力構(gòu)成限制。在實(shí)際業(yè)務(wù)場景中，高負(fù)載或突發(fā)計算需求可能會超過既定資源分配的承載能力，而靜態(tài)綁定方式無法快速適配這些變化，導(dǎo)致任務(wù)調(diào)度響應(yīng)遲緩或失敗，最終影響系統(tǒng)的整體效率和用戶體驗(yàn)。

3.資源碎片化問題

在多任務(wù)并行運(yùn)行環(huán)境中，不同任務(wù)對 GPU 資源的需求粒度可能存在顯著差異。例如，一個任務(wù)可能僅需要少量顯存，而另一個任務(wù)需要大量計算核心支持。在靜態(tài)綁定下，由于無法細(xì)粒度調(diào)配 GPU 資源，這種差異化需求可能導(dǎo)致 GPU 資源的碎片化現(xiàn)象，即部分設(shè)備資源未被充分利用，但其他任務(wù)又無法使用這些“碎片化”的資源。

然而，隨著現(xiàn)代計算場景日益復(fù)雜化和多樣化，對 GPU 資源的調(diào)度需求已經(jīng)從簡單的分配發(fā)展為精細(xì)化的動態(tài)管理。在云計算、深度學(xué)習(xí)以及高性能計算(HPC)領(lǐng)域， GPU 資源調(diào)度需要克服以下核心挑戰(zhàn)：

1. 動態(tài)性與彈性

動態(tài)性與彈性調(diào)度是提升 GPU 資源利用率的關(guān)鍵所在。在實(shí)際運(yùn)行中，任務(wù)的 GPU 需求可能隨著時間變化，例如，在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過程中，不同階段可能對計算能力和顯存容量的需求不同。一個高效的 GPU 調(diào)度方案需要根據(jù)任務(wù)運(yùn)行狀態(tài)動態(tài)調(diào)整分配，以確保資源利用最大化，并支持快速響應(yīng)突發(fā)的任務(wù)請求。此外，還需保證任務(wù)擴(kuò)容、縮容或遷移過程的無縫切換，避免中斷計算或影響性能。

2. 設(shè)備資源異構(gòu)性

當(dāng)前的 GPU 硬件生態(tài)系統(tǒng)中，存在大量異構(gòu)設(shè)備。例如，NVIDIA A100、Tesla V100 適用于高性能計算，具有強(qiáng)大的矩陣計算能力;而 RTX 4090 則更多被用于游戲圖形渲染或部分深度學(xué)習(xí)任務(wù)。這些設(shè)備在性能、顯存容量、能耗等方面存在差異。在資源調(diào)度時，必須充分考慮任務(wù)的實(shí)際需求和設(shè)備特性，避免因分配不當(dāng)而導(dǎo)致性能損失或資源浪費(fèi)。例如，顯存需求高的任務(wù)應(yīng)優(yōu)先分配到高顯存的設(shè)備上，而延遲敏感的任務(wù)則需選擇低延遲的硬件支持。

3. 多租戶隔離

在云原生環(huán)境中，GPU 資源通常由多個用戶或應(yīng)用共享，這對資源隔離性和安全性提出了更高要求。一方面，調(diào)度系統(tǒng)需要確保不同租戶之間的資源分配是互相獨(dú)立的，防止因爭搶資源導(dǎo)致性能下降;另一方面，還需避免租戶之間的資源干擾和數(shù)據(jù)泄露。例如，在AI訓(xùn)練任務(wù)中，某個租戶的任務(wù)可能無意中占用其他租戶的計算資源，或通過共享資源讀取到不屬于自己的數(shù)據(jù)。高效的調(diào)度系統(tǒng)應(yīng)實(shí)現(xiàn)租戶間的硬件隔離和任務(wù)級別的安全機(jī)制。

4. 性能與延遲平衡

在 GPU 資源動態(tài)調(diào)度中，靈活性和性能通常是一對矛盾體。頻繁調(diào)整資源分配雖然能夠提升整體利用率，但也可能帶來任務(wù)執(zhí)行的額外開銷，甚至對實(shí)時性要求較高的任務(wù)造成延遲。例如，深度學(xué)習(xí)推理任務(wù)通常對延遲十分敏感，任何調(diào)度行為都可能影響推理結(jié)果的時效性。一個優(yōu)秀的調(diào)度系統(tǒng)需要在資源分配的靈活性和任務(wù)執(zhí)行的性能之間找到最佳平衡點(diǎn)，確保在提升資源利用率的同時不犧牲關(guān)鍵任務(wù)的性能要求。

通過上述問題分析可以看出，傳統(tǒng)靜態(tài)綁定的方式已經(jīng)無法滿足當(dāng)前復(fù)雜應(yīng)用場景的需求，而 GPU 資源動態(tài)調(diào)度作為一種靈活、高效的資源管理機(jī)制，正逐步成為解決這些問題的核心方案。這種動態(tài)調(diào)度機(jī)制的實(shí)現(xiàn)，依賴于精準(zhǔn)的任務(wù)需求建模、智能化的資源分配算法以及高效的調(diào)度執(zhí)行框架，為異構(gòu)計算環(huán)境下的資源管理帶來了新的可能性。

二、GPU 設(shè)備資源動態(tài)調(diào)度的重要價值

GPU 作為并行計算的核心硬件，在人工智能、深度學(xué)習(xí)、高性能計算(HPC)等領(lǐng)域發(fā)揮著不可替代的作用。然而，由于 GPU 設(shè)備成本高昂且數(shù)量有限，其資源管理的高效性和科學(xué)性顯得尤為重要。 因此，在現(xiàn)代計算場景中，GPU 資源調(diào)度不僅是系統(tǒng)性能優(yōu)化的關(guān)鍵手段，也是企業(yè)在成本和效能之間尋求最佳平衡的重要實(shí)踐，在實(shí)際的生產(chǎn)經(jīng)營活動中具有重大現(xiàn)實(shí)意義。

1.提高資源使用率

GPU 資源調(diào)度的核心目標(biāo)之一是提升設(shè)備的利用效率。在傳統(tǒng)的靜態(tài)分配模式下， GPU 通常被綁定到特定任務(wù)，即使任務(wù)并未充分利用資源，其余的算力也無法分配給其他任務(wù)使用，導(dǎo)致嚴(yán)重的資源浪費(fèi)。而動態(tài)調(diào)度可以通過實(shí)時監(jiān)控任務(wù)負(fù)載和需求，動態(tài)調(diào)整 GPU 資源分配，實(shí)現(xiàn)資源復(fù)用和負(fù)載均衡，從而顯著提高設(shè)備的總體利用率。

2.支撐多樣化業(yè)務(wù)場景

隨著計算需求的多樣化，業(yè)務(wù)場景中對 GPU 的需求也呈現(xiàn)多元化趨勢。例如，針對深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練場景，可能需要大規(guī)模的并行計算能力，而對于在線推理場景而言，則要求較低的計算延遲。此外，在點(diǎn)播、直播等業(yè)務(wù)中，例如云游戲、圖形渲染等場景，可能往往具有波動性負(fù)載，動態(tài)調(diào)度機(jī)制能夠根據(jù)任務(wù)特點(diǎn)和實(shí)時需求靈活調(diào)整分配策略，保證資源供給的合理性和時效性。

3.提升系統(tǒng)靈活性與彈性

隨著業(yè)務(wù)多樣性及復(fù)雜性的提升，在突發(fā)負(fù)載或任務(wù)需求變更的情況下，靜態(tài)資源分配模式通常無法快速響應(yīng)，導(dǎo)致系統(tǒng)性能下降或任務(wù)失敗。而動態(tài)調(diào)度機(jī)制通過實(shí)時調(diào)整資源分配，確保系統(tǒng)能夠靈活應(yīng)對負(fù)載變化。例如，在深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程中，調(diào)度系統(tǒng)可以在計算密集階段動態(tài)增加資源，在任務(wù)完成或需求下降時及時回收閑置資源，支持彈性擴(kuò)容與縮容。

4.降低總擁有成本(TCO)

GPU 設(shè)備的高成本使得其投資回報率(ROI)成為企業(yè)關(guān)注的焦點(diǎn)。通過動態(tài)調(diào)度，企業(yè)可以在相同硬件資源的基礎(chǔ)上，運(yùn)行更多任務(wù)并支持更多用戶，從而減少新增硬件投資需求。此外，合理的資源調(diào)度能夠降低因過載或資源不足引發(fā)的故障風(fēng)險，進(jìn)一步減少運(yùn)維成本和停機(jī)損失。

5.支撐未來計算架構(gòu)的創(chuàng)新

GPU 動態(tài)調(diào)度不僅解決了傳統(tǒng)靜態(tài)分配模式下的種種弊端，還為統(tǒng)一調(diào)度架構(gòu)和跨異構(gòu)資源調(diào)度奠定了基礎(chǔ)。在未來，隨著邊緣計算、物聯(lián)網(wǎng)等分布式計算場景的發(fā)展， GPU 動態(tài)調(diào)度技術(shù)將與其他計算資源(如 CPU、FPGA )協(xié)同，構(gòu)建統(tǒng)一的資源管理體系，支持更復(fù)雜的計算任務(wù)和更高效的算力分配。

綜上所述，GPU 資源調(diào)度技術(shù)的重要性不僅體現(xiàn)在當(dāng)前的計算需求上，更為未來的高效計算體系提供了支撐。從提升資源利用率到保障多租戶隔離，從降低總擁有成本到推動綠色計算，GPU 動態(tài)調(diào)度已成為現(xiàn)代計算架構(gòu)中不可或缺的一環(huán)，為應(yīng)對復(fù)雜多變的計算需求提供了靈活、可靠的解決方案。

三、GPU 設(shè)備資源動態(tài)調(diào)度基于云原生解決方案和技術(shù)解析

在 Kubernetes 集群中，GPU 動態(tài)調(diào)度技術(shù)是提升 GPU 資源利用率、優(yōu)化任務(wù)運(yùn)行效率的核心手段。當(dāng)前，GPU 動態(tài)調(diào)度主要有三種主流實(shí)現(xiàn)方式：k8s-device-plugin、GPU Operator 和動態(tài)資源分配(Dynamic Resource Allocation, DRA)。以下將對這三種方式進(jìn)行詳細(xì)介紹，并分析其特點(diǎn)、優(yōu)勢及適用場景。

1.Kubernetes Device Plugin

k8s-device-plugin 是 Kubernetes 中一種用于管理 GPU 等硬件加速資源的機(jī)制，基于 Kubernetes 的設(shè)備插件框架(Device Plugin Framework)實(shí)現(xiàn)。

該方案通過在集群的每個節(jié)點(diǎn)上部署一個獨(dú)立的設(shè)備插件程序(Device Plugin)，負(fù)責(zé)檢測和暴露節(jié)點(diǎn)上可用的 GPU 設(shè)備。該插件會將檢測到的 GPU 設(shè)備信息，例如 GPU 的數(shù)量、型號、顯存大小等，以擴(kuò)展資源(Extended Resources)的形式注冊到 Kubernetes 的 kubelet 組件，并最終上報給 Kubernetes Master 節(jié)點(diǎn)的 API Server。這樣，Kubernetes 的調(diào)度器(Scheduler)就能夠感知到集群中各個節(jié)點(diǎn)的 GPU 資源狀況，并根據(jù) Pod 中對 GPU 資源的請求(requests 和 limits)進(jìn)行調(diào)度決策，將 Pod 調(diào)度到擁有足夠 GPU 資源的節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行。

然而，k8s-device-plugin 也存在一些局限性，其中最主要的缺點(diǎn)是僅支持靜態(tài) GPU 分配，這意味著一旦 GPU 被分配給一個 Pod，該 Pod 將獨(dú)占該 GPU 直到結(jié)束，即使 Pod 并沒有完全利用 GPU 的所有計算能力。這種靜態(tài)分配的方式無法有效地實(shí)現(xiàn) GPU 共享，導(dǎo)致 GPU 資源利用率較低。

2.NVIDIA GPU Operator

GPU Operator 是 NVIDIA 基于 Kubernetes Operator 模式開發(fā)的一種 GPU 全棧管理解決方案。相比 k8s-device-plugin，GPU Operator 不僅支持 GPU 的注冊與分配，還能對 GPU 驅(qū)動、運(yùn)行時環(huán)境、監(jiān)控工具等進(jìn)行全生命周期管理，提供了更加全面和自動化的 GPU 運(yùn)維能力。

作為一種利用 Kubernetes Operator 模式來自動化管理 Kubernetes 集群中 NVIDIA GPU 資源的先進(jìn)方法。GPU Operator 通過引入自定義資源(Custom Resource，CR)，擴(kuò)展了 Kubernetes API，使用戶能夠以聲明式的方式定義所需的 GPU 配置和工作負(fù)載需求。Operator 模式的核心思想是將運(yùn)維知識編碼到軟件中，通過控制循環(huán)(Control Loop)自動執(zhí)行運(yùn)維任務(wù)，從而簡化復(fù)雜應(yīng)用程序的部署、配置和管理。

雖然 NVIDIA GPU Operator 極大地簡化了 NVIDIA GPU 在 Kubernetes 集群中的管理，但其最大的劣勢在于廠商鎖定。用戶需要根據(jù)自身的實(shí)際需求和應(yīng)用場景進(jìn)行權(quán)衡。如果你的集群中只使用 NVIDIA GPU，并且希望簡化 GPU 的部署和管理，那么 NVIDIA GPU Operator 是一個不錯的選擇。但是，如果你需要支持多種廠商的 GPU，或者對 GPU 共享有更高的要求，那么就需要考慮其他的解決方案，例如使用通用的設(shè)備管理框架或者結(jié)合其他 GPU 調(diào)度工具。

3.動態(tài)資源分配(Dynamic Resource Allocation, DRA)

動態(tài)資源分配(Dynamic Resource Allocation, DRA)是 Kubernetes 針對 GPU 等非傳統(tǒng)資源提出的一種動態(tài)管理機(jī)制，旨在解決傳統(tǒng)靜態(tài)資源分配模式的限制。通過結(jié)合 GPU 虛擬化技術(shù)(如 vGPU 或時間切片)，DRA 能夠?qū)崿F(xiàn) GPU 資源的動態(tài)劃分與共享，從而提升資源利用效率。

傳統(tǒng)的 Kubernetes 資源分配機(jī)制針對 CPU 和內(nèi)存等可分割資源進(jìn)行調(diào)度，支持動態(tài)調(diào)整(如 CPU 限制和請求的彈性擴(kuò)展)。然而，GPU 等設(shè)備屬于不可分割的“特殊資源”(Special Resource)，默認(rèn)的設(shè)備插件(Device Plugin)模式僅支持靜態(tài)分配整塊 GPU。這種模式存在以下問題：

• 資源利用率低：小規(guī)模推理任務(wù)可能僅需要部分顯存或計算核心，但卻獨(dú)占整塊 GPU，導(dǎo)致資源浪費(fèi)。
• 缺乏彈性擴(kuò)展：傳統(tǒng)分配模式無法動態(tài)調(diào)整任務(wù)的 GPU 需求，難以適應(yīng)工作負(fù)載的變化。

為了解決這些問題，DRA 引入了對設(shè)備資源的動態(tài)分配與細(xì)粒度共享機(jī)制，結(jié)合 GPU 虛擬化技術(shù)實(shí)現(xiàn)資源按需供給。

動態(tài)資源分配(DRA)為 Kubernetes 中的 GPU 動態(tài)調(diào)度提供了靈活高效的解決方案。通過結(jié)合 GPU 虛擬化和時間切片技術(shù)，DRA 實(shí)現(xiàn)了對 GPU 資源的精細(xì)化管理與高效利用。然而，隨著 GPU 應(yīng)用場景的復(fù)雜化和集群規(guī)模的擴(kuò)大，DRA 需要進(jìn)一步優(yōu)化其性能和擴(kuò)展能力，并探索對多供應(yīng)商 GPU 技術(shù)的兼容性，以在更多領(lǐng)域中發(fā)揮其潛力。

在實(shí)際的 Kubernetes 集群部署和 GPU 資源管理中，k8s-device-plugin、GPU Operator 和動態(tài)資源分配 (DRA) 這三種方法并非完全互斥，而是可以根據(jù)具體需求進(jìn)行靈活組合和應(yīng)用，以達(dá)到最佳的資源利用率和管理效率。

總之，沒有一種方案能夠適用于所有場景。在實(shí)際應(yīng)用中，需要根據(jù)具體的集群環(huán)境、應(yīng)用需求和運(yùn)維能力進(jìn)行綜合考慮，選擇最合適的 GPU 資源管理方案或組合方案，以達(dá)到最佳的性能和效率。通過靈活地組合和應(yīng)用這些技術(shù)，可以最大程度地發(fā)揮 GPU 資源的潛力，為各種 GPU 加速的應(yīng)用提供強(qiáng)大的支持。

Happy Coding ~

Reference ：

• [1] https://github.com/NVIDIA/k8s-device-plugin
• [2] https://aws.amazon.com/blogs/opensource/virtual-gpu-device-plugin-for-inference-workload-in-kubernetes/
• [3] https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/gpu-operator/latest/getting-started.html