HAMi异构AI计算终极部署指南：Kubernetes GPU资源高效管理-优快云博客

HAMi异构AI计算终极部署指南：Kubernetes GPU资源高效管理

在当今人工智能计算需求爆炸式增长的背景下，如何高效管理和调度异构AI计算设备已成为企业面临的重要挑战。HAMi异构AI计算虚拟化中间件作为CNCF沙盒项目，提供了完整的Kubernetes GPU管理解决方案，通过先进的虚拟化技术实现设备资源的精细化分配和高效利用。

HAMi致力于消除不同类型异构设备之间的差异，为Kubernetes集群提供统一的异构AI设备管理接口。该项目不仅支持NVIDIA GPU，还涵盖了海光DCU、寒武纪MLU、昇腾NPU等多种AI计算设备，真正实现了"一次部署，全面管理"的愿景。

通过HAMi的虚拟化能力，企业可以将昂贵的AI计算设备资源进行精细化切分，实现多个任务同时运行，大幅提升硬件利用率。同时，该解决方案完全兼容现有的AI应用，无需对业务代码进行任何修改。

HAMi支持多种虚拟化模式，包括核心使用率分配、设备内存分配等。通过设置不同的资源参数，可以实现灵活的资源配置策略。

通过硬限制机制，HAMi确保不同任务之间的资源完全隔离，避免资源争用导致的性能波动。这种隔离机制不仅保障了任务的稳定运行，还为多租户环境提供了必要的安全边界。

HAMi能够感知设备的物理拓扑结构，基于设备间的连接关系做出最优的调度决策。这种拓扑感知能力在需要高带宽通信的分布式训练场景中尤为重要。

在开始部署前，需要确保系统满足以下基本要求：

对于Docker环境，需要在配置文件中设置默认运行时为nvidia。对于containerd，则需要在配置文件中进行相应的修改。配置完成后需要重启容器运行时服务以使更改生效。

为GPU节点添加调度标签是启用HAMi管理的关键步骤。通过简单的kubectl命令即可完成节点标记：

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资源，需要进行特殊管理。

首先添加HAMi的Helm仓库到本地仓库列表：

helm repo add hami-charts https://project-hami.github.io/HAMi/

然后使用Helm命令进行一键部署：

helm install hami hami-charts/hami -n kube-system

部署过程会自动创建所需的Deployment、ServiceAccount、ClusterRole等Kubernetes资源。

部署完成后，通过以下命令验证安装状态：

kubectl get pods -n kube-system

确认hami-device-plugin和hami-scheduler两个Pod都处于Running状态，即表示安装成功。

在大型模型训练场景中，通过HAMi可以将单个GPU划分为多个虚拟GPU，同时运行多个训练任务，或者为单个任务分配部分GPU资源，实现训练资源的精细化管控。

对于AI推理服务，通常不需要完整的GPU计算能力。HAMi允许将GPU资源按需分配给不同的推理服务，显著降低推理服务的硬件成本。

在企业内部或多客户环境中，HAMi提供了必要的资源隔离机制，确保不同用户或团队的任务互不干扰。

如果部署后Pod无法正常启动，首先检查节点标签是否正确设置，然后验证容器运行时配置是否生效。常见的配置错误包括默认运行时设置不正确或nvidia-container-runtime路径错误。

对于性能敏感的应用，可以通过调整虚拟GPU的资源配置参数来优化性能。建议从较小的资源配置开始测试，逐步调整到满足性能需求的最小配置。

HAMi内置了完善的监控能力，通过访问指定的监控端点可以获取集群的实时状态信息。这些监控数据对于容量规划、性能分析和故障诊断都具有重要价值。

通过本指南的完整部署流程，您已经掌握了在Kubernetes集群中部署和管理HAMi的核心技能。无论是提升现有GPU资源的利用率，还是构建新的AI计算基础设施，HAMi都能为您提供强有力的技术支撑。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考