想要在Kubernetes集群中实现GPU资源的高效利用？HAMi异构AI计算虚拟化中间件正是你需要的解决方案！作为CNCF沙箱项目，HAMi能够将单张物理GPU分割为多个虚拟GPU，让多个任务同时运行而互不干扰，显著提升硬件资源利用率。
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ha/HAMi 什么是HAMi异构算力虚拟化中间件？
HAMi是一款开源的云原生异构设备管理中间件，专门用于解决大规模异构算力集群中的资源管理挑战。它通过高效的虚拟化技术，为GPU、NPU、MLU、DCU等异构设备提供统一的资源管理接口，让开发者能够精细控制和分配硬件资源。
HAMi的核心功能特性
设备资源共享能力
- 部分设备分配：支持按计算核心比例和显存大小进行灵活分配
- 资源隔离保障：每个虚拟GPU只能访问分配给它的显存资源
- 零代码修改：无需对现有应用程序做任何改动即可使用
- 动态MIG支持：自动调整GPU切片配置以适应不同工作负载
智能调度策略
HAMi提供多种调度策略，可以根据节点状态、GPU类型和设备拓扑进行智能调度决策，确保资源分配的最优化。
支持的异构设备类型
HAMi兼容多种国内外异构计算设备：
- NVIDIA GPU：全系列GPU支持
- 寒武纪MLU：国内AI芯片
- 海光DCU：国内GPU
- 昇腾NPU：AI处理器
- 天数智芯GPU：国内计算卡
- 摩尔线程GPU：国内图形处理器
- 沐曦GPU：国内高性能GPU
快速安装部署步骤
系统环境要求
- NVIDIA驱动版本 >= 440
- nvidia-docker版本 > 2.0
- Kubernetes版本 >= 1.18
- Helm版本 > 3.0
安装流程
- 标记GPU节点：为需要管理的GPU节点添加标签
- 添加Helm仓库：配置HAMi官方仓库
- 部署组件：一键安装设备插件和调度器
详细安装配置请参考：配置文档
实际应用场景
云原生环境
在云服务平台中，HAMi能够显著提高硬件资源的利用效率，降低运营成本。
深度学习训练
对于需要多个小型GPU的深度学习任务，如运行多个TF-Serving实例，HAMi提供了理想的解决方案。
教育科研场景
在学术环境下，HAMi可以将单张GPU分割为多个虚拟GPU，供多个学生或研究人员共享使用。
监控与运维
HAMi内置完善的监控功能，安装后自动启用。通过访问监控端口即可获取集群的实时状态信息。
Grafana仪表板
项目提供完整的Grafana仪表板配置，帮助用户直观了解资源使用情况和性能表现。
为什么选择HAMi？
资源隔离保障安全
每个虚拟GPU都有独立的显存空间，确保任务之间互不干扰。
资源分配灵活
用户可以根据实际需求申请特定大小的显存或计算核心比例。
无侵入式设计
无需修改现有应用程序，即可享受虚拟化带来的便利。
社区支持与发展
HAMi拥有活跃的开源社区，定期举办技术分享会议，为开发者提供交流学习的平台。
想要了解更多技术细节和使用案例？欢迎加入HAMi社区，与全球开发者一起探索异构计算的无限可能！
更多技术文档：开发文档
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
