异构AI计算资源在Kubernetes集群中的智能化调度实践
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ha/HAMi 在当今AI基础设施快速发展的背景下，企业面临着异构计算资源管理复杂、GPU利用率低下、运维成本高昂等挑战。HAMi作为CNCF沙盒项目，通过革命性的架构设计，为Kubernetes集群提供了突破性的异构AI设备虚拟化解决方案。
架构设计理念：统一调度与资源隔离
HAMi采用模块化设计理念，构建了完整的异构设备管理生态体系。其核心价值主张在于通过统一的接口抽象，实现多种AI计算设备的智能化调度与资源隔离。
核心组件架构：
- 统一调度器：基于Kubernetes调度器扩展，实现异构设备的智能分配
- 设备插件体系：为NVIDIA GPU、华为昇腾NPU、寒武纪MLU等设备提供标准化适配
- 容器内控制层：通过不同的技术实现设备资源的硬性隔离
核心价值主张：提升资源利用率与降低运维成本
设备共享技术突破
HAMi实现了部分设备分配能力，支持按设备核心使用率和设备内存进行精确分配。这种创新性的资源共享机制，使得单个物理设备能够同时服务多个AI工作负载，显著提升了资源利用率。
资源隔离保障机制
通过严格的资源限制技术，确保每个容器只能访问分配给它的设备资源。例如，配置3000M设备内存限制的容器，在内部环境中只能看到3GB的GPU内存空间。
部署方案：云原生环境下的最佳实践
环境准备与节点配置
在部署HAMi之前，需要确保集群环境满足以下要求：
- NVIDIA驱动程序版本不低于440
- nvidia-docker版本大于2.0
- Kubernetes版本至少1.18
- 默认容器运行时配置为nvidia
智能化部署流程
通过Helm chart实现一键式部署，大大简化了安装复杂度：
helm repo add hami-charts https://project-hami.github.io/HAMi/
helm install hami hami-charts/hami -n kube-system
节点标签策略
为GPU节点添加专用标签，实现精细化的调度控制：
kubectl label nodes {节点名称} gpu=on
性能优化：监控与调优策略
实时监控体系
HAMi内置完整的监控能力，通过默认端口31993提供集群状态信息。这种内置监控机制为性能优化提供了数据支撑。
调度策略优化
基于设备拓扑结构和调度策略，HAMi能够做出更优的资源分配决策，确保AI工作负载获得最佳性能表现。
技术趋势融合：面向未来的AI基础设施
HAMi项目充分体现了云原生技术与异构计算的深度融合。通过支持多种AI计算设备，为企业构建统一的AI基础设施平台提供了技术保障。
随着AI应用的不断普及，HAMi的智能化调度能力将成为企业AI战略的重要支撑。其革命性的架构设计不仅解决了当前的技术痛点，更为未来的AI基础设施演进奠定了坚实基础。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
