终极指南：异构AI计算虚拟化中间件完整安装配置手册
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ha/HAMi 异构AI计算虚拟化中间件是现代化云原生AI部署的关键技术，它能够高效管理Kubernetes集群中的GPU等异构设备资源，实现设备资源共享和智能化调度管理。本文将为您提供从零开始的完整安装配置指南。
🚀 快速部署步骤：一键安装异构AI计算平台
环境准备与前提条件
在开始安装前，请确保您的环境满足以下要求：
- NVIDIA驱动程序：版本不低于440
- 容器运行时：Docker或Containerd，配置nvidia作为默认运行时
- Kubernetes版本：1.18及以上
- Helm工具：版本3.0以上
- 内核版本：3.10及以上
GPU节点配置
首先需要对GPU节点进行基础配置，确保设备能够被正确识别和管理：
-
安装NVIDIA Container Toolkit：
- 在基于Debian的系统上执行相应安装命令
- 配置容器运行时使用nvidia运行时
-
标签GPU节点：
kubectl label nodes <节点名称> gpu=on这个标签告诉HAMi调度器哪些节点包含GPU设备。
🔧 核心组件安装与配置
Helm仓库添加
使用Helm包管理器简化安装过程：
helm repo add hami-charts https://project-hami.github.io/HAMi/
一键部署异构计算中间件
执行以下命令完成HAMi的完整安装：
helm install hami hami-charts/hami -n kube-system
✅ 安装验证与监控配置
验证安装状态
检查所有组件是否正常运行：
kubectl get pods -n kube-system
确认看到hami-device-plugin和hami-scheduler两个Pod都处于Running状态。
监控功能启用
HAMi内置监控功能，安装后自动启用：
- 访问监控端点：
http://{调度器IP}:31993/metrics - 查看集群异构设备使用情况
- 获取详细的资源分配统计信息
⚙️ 资源调度配置优化
设备资源共享策略
HAMi支持多种设备资源共享模式：
- 部分设备分配：按需分配设备核心使用率
- 内存控制：精确控制设备内存使用量
- 硬限制机制：对流多处理器施加硬限制
调度策略定制
根据业务需求调整调度策略：
- 基于设备拓扑的智能调度
- 自定义调度策略配置
- 多设备类型统一管理
🎯 使用示例与最佳实践
基础资源请求示例
在Pod配置中指定异构设备资源需求：
resources:
limits:
nvidia.com/gpu: 1
nvidia.com/gpumem: 3000
性能优化建议
- 合理设置设备内存限制
- 根据任务类型选择共享策略
- 定期监控设备使用效率
📊 运维管理与故障排查
日常运维检查
- 定期检查设备插件状态
- 监控调度器性能指标
- 更新设备驱动和中间件版本
💡 总结与进阶指导
通过本指南，您已经成功完成了异构AI计算虚拟化中间件的安装和基础配置。HAMi的强大功能让您能够在Kubernetes环境中轻松管理各种异构AI设备，实现资源的高效利用和智能化调度。
继续探索HAMi的高级功能，包括动态MIG支持、多设备类型混合部署等，进一步提升您的AI计算资源管理能力。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
