异构AI计算虚拟化中间件HAMi作为CNCF沙盒项目，为Kubernetes集群提供了统一的异构设备管理解决方案。本教程将带您在5个简单步骤内完成HAMi的完整部署与配置，让您快速掌握Kubernetes GPU管理的核心技术。
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ha/HAMi 项目核心价值与优势
HAMi项目能够帮助您解决在Kubernetes环境中管理多种异构AI计算设备的复杂问题。通过设备虚拟化技术，HAMi支持GPU、NPU、MLU等多种设备的资源共享与隔离，显著提升硬件利用率。该平台已在多个垂直行业得到广泛应用，被众多企业机构采用。
5步快速部署指南
第一步：环境准备与前置检查
在开始部署前，请确保您的环境满足以下基本要求：
- NVIDIA驱动程序：版本不低于440
- 容器运行时：Docker或Containerd配置nvidia为默认运行时
- Kubernetes版本：1.18及以上
- Helm工具：3.0及以上版本
第二步：GPU节点标签配置
为启用HAMi调度功能，需要为GPU节点添加专用标签。执行以下命令为节点打标：
kubectl label nodes <您的节点名称> gpu=on
此标签是HAMi识别和管理GPU节点的关键标识，未标记的节点将无法参与调度。
第三步：一键安装HAMi组件
通过Helm包管理器快速部署HAMi核心组件：
helm repo add hami-charts https://project-hami.github.io/HAMi/
helm install hami hami-charts/hami -n kube-system
第四步：安装验证与状态检查
部署完成后，使用以下命令验证组件运行状态：
kubectl get pods -n kube-system
确认看到hami-device-plugin和hami-scheduler两个Pod均处于Running状态，表示安装成功。
第五步：资源监控与功能测试
HAMi自动集成了监控功能，您可以通过以下地址访问集群指标：
http://<调度器IP地址>:31993/metrics
核心功能特性详解
设备虚拟化能力
HAMi支持多种异构设备的虚拟化，包括：
- 设备共享：支持按核心使用率和内存分配进行部分设备分配
- 资源隔离：实现设备资源的严格隔离，确保任务间互不干扰
- 零代码修改：无需对现有应用程序进行任何调整
支持的设备类型
平台目前支持的主流异构AI计算设备包括：
- NVIDIA系列GPU
- 寒武纪MLU加速卡
- 海光DCU计算单元
- 天数智芯GPU
- 摩尔线程GPU
- 华为昇腾NPU
- 沐曦GPU
常见问题与故障排除
在部署和使用过程中，您可能会遇到以下典型问题：
- 节点标签缺失：确保所有GPU节点都已正确标记
- 驱动版本不兼容：检查NVIDIA驱动版本是否符合要求
- 运行时配置错误：验证容器运行时是否正确配置
进阶配置与优化建议
完成基础部署后，您可以根据实际需求进行以下高级配置：
- 调整调度策略参数
- 配置资源配额限制
- 设置设备拓扑感知调度
总结与后续学习
通过本教程的5个步骤，您已经成功搭建了HAMi异构AI计算平台。接下来可以：
- 尝试运行示例任务验证功能
- 配置监控告警系统
- 探索更多高级功能特性
HAMi作为成熟的异构设备管理解决方案，将持续为您在Kubernetes环境中的AI计算任务提供稳定可靠的支持。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
