如何优化 Kubernetes 集群的 AI 计算任务？

在 Kubernetes 上运行 AI 任务需要高效的资源管理，核心优化点包括：

• GPU 调度：使用 NVIDIA KubeFlow 管理 GPU 资源。
• 高效存储：结合 CephFS、NFS 进行分布式存储优化。
• 自动扩展：使用 KEDA 实现 AI 任务的弹性伸缩。
• 任务优先级：结合 PriorityClass 控制 AI 任务的调度策略。

适用于企业级 AI 计算集群，如 AI 训练、实时推理、自动驾驶仿真等。