20、Kubernetes在机器学习与高级应用模式构建中的应用

Kubernetes在机器学习与高级应用模式构建中的应用

1. 机器学习在Kubernetes上的运行要点

1.1 数据存储

在Kubernetes中运行机器学习工作负载时，检查点和保存数据应集中在单一位置，并且需要支持ReadWriteMany模式。ReadWriteMany意味着该卷可以被多个节点以读写方式挂载。使用Kubernetes持久卷时，需根据自身需求确定最佳的存储平台，Kubernetes文档中列出了支持ReadWriteMany的卷插件。

1.2 网络方面

机器学习工作流的训练阶段对网络影响较大，尤其是在进行分布式训练时。以TensorFlow的分布式架构为例，有两个阶段会产生大量网络流量：一是参数服务器向工作节点分发变量，二是工作节点将梯度应用回参数服务器。这种数据交换的时间直接影响模型训练时间，所以在合理范围内，网络速度越快越好。如今大多数公共云和服务器支持1Gbps、10Gbps甚至40Gbps的网卡，通常只有在低带宽情况下，网络带宽才会成为问题。若需要高网络带宽，也可考虑使用InfiniBand。

除了原始网络带宽，将数据从内核传输到网络也可能成为问题。一些开源项目利用远程直接内存访问（RDMA）技术，在无需修改工作节点或应用代码的情况下加速网络流量。RDMA允许网络中的计算机在不使用处理器、缓存或操作系统的情况下交换主内存中的数据，例如开源项目Freeflow，它在容器网络覆盖方面具有高性能。

1.3 专用协议

在Kubernetes上进行机器学习时，还可考虑一些专用协议。这些协议通常是特定于供应商的，旨在通过消除架构中容易成为瓶颈的部分（如参数服务器）来解决分布