一、技术架构与核心组件

1. Device Plugin框架
   Kubernetes通过Device Plugin机制扩展GPU资源管理能力。NVIDIA设备插件以DaemonSet形式运行，负责：

• 节点GPU资源发现与注册（向kubelet上报nvidia.com/gpu资源）
• 设备健康状态监控（通过NVML库检测GPU故障）
• 资源分配隔离（确保Pod独占或共享GPU）

2. 调度器扩展

• 预选阶段：过滤未安装GPU驱动的节点
• 优选阶段：根据Bin Packing算法提高GPU利用率
• 动态资源分配（DRA）：支持显存/算力细粒度划分

二、关键技术实现

以下是Kubernetes GPU资源管理技术方案对比表，包含实现原理与典型应用场景：

补充说明

1. 整卡独占：需配合NVIDIA Device Plugin注册资源，调度器通过nvidia.com/gpu标识分配
2. 时间切片：需配置nvidia.com/gpu.replicas参数定义虚拟GPU数量
3. MIG分区：要求A100 80GB等支持MIG的显卡，并通过nvidia.com/mig.config策略文件定义分区规则

该表格综合了硬件虚拟化与软件调度层的协同设计，实际部署需根据业务需求选择或组合方案

三、典型部署流程（以NVIDIA GPU为例）

1. 节点准备

# 安装驱动与CUDA工具包 
sudo apt install nvidia-driver-535 cuda-12.2

2. 部署Device Plugin

apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
  name: nvidia-device-plugin
spec:
  template:
    spec:
      containers:
      - name: nvidia-device-plugin
        image: nvcr.io/nvidia/k8s-device-plugin:v0.14.1
        securityContext:
          privileged: true

3. Pod资源申请

resources: limits: nvidia.com/gpu: "1"

四、性能优化实践

1. 拓扑感知调度
   通过Node Feature Discovery自动标记GPU NVLink拓扑，优化跨卡通信效率
2. 弹性资源管理
   结合Kubernetes Cluster Autoscaler实现GPU节点自动扩缩容

五、行业应用案例

• AI训练平台：某车企使用K8s调度200+GPU节点，ResNet50训练任务完成时间缩短40%
• 边缘计算：5G基站通过KubeEdge实现vGPU远程管理，推理延迟<50ms