Hello folks，我是 Luga，今天我們來聊一下人工智能應用場景 - 構建高效、靈活的計算架構的 GPU 資源動態調度。 眾所周知，隨著人工智能、深度學習以及高性能計算(HPC)的快速發展，GPU (Graphics Processing Unit)已經成為現代計算體系中的核心計算資源之一。

相比傳統的 CPU，GPU 在并行計算方面具備顯著優勢，加速大規模數據處理和復雜計算的關鍵。 然而，由于 GPU 資源的高價值與稀缺性，其管理和調度效率直接影響到整體系統性能和成本效益。在此背景下，GPU 設備資源動態調度技術應運而生，成為優化資源分配與提高利用率的重要解決方案。

一、GPU 設備資源調度的當前現狀與挑戰

在傳統的計算架構中，GPU 資源分配通常采取靜態綁定的方式，即在任務啟動時直接將特定的 GPU 設備綁定到該任務上。這種方法操作簡單，部署難度較低，但在實際的業務場景應用中暴露出了一系列問題，尤其是在多任務并行、資源共享以及高性能計算場景中，主要體現在如下：

1.資源利用率低

靜態綁定意味著 GPU 資源一旦分配給某個任務，無論該任務是否充分利用資源，這部分 GPU 資源都被占用。例如，某些任務僅需要利用 GPU 的部分計算能力或顯存，而剩余的資源卻無法被其他任務動態復用。這種固定分配模式在任務負載不均時容易造成資源浪費，顯著降低了總體資源利用率。

2.缺乏靈活性

靜態綁定方式對任務的動態遷移和擴展能力構成限制。在實際業務場景中，高負載或突發計算需求可能會超過既定資源分配的承載能力，而靜態綁定方式無法快速適配這些變化，導致任務調度響應遲緩或失敗，最終影響系統的整體效率和用戶體驗。

3.資源碎片化問題

在多任務并行運行環境中，不同任務對 GPU 資源的需求粒度可能存在顯著差異。例如，一個任務可能僅需要少量顯存，而另一個任務需要大量計算核心支持。在靜態綁定下，由于無法細粒度調配 GPU 資源，這種差異化需求可能導致 GPU 資源的碎片化現象，即部分設備資源未被充分利用，但其他任務又無法使用這些“碎片化”的資源。

然而，隨著現代計算場景日益復雜化和多樣化，對 GPU 資源的調度需求已經從簡單的分配發展為精細化的動態管理。在云計算、深度學習以及高性能計算(HPC)領域， GPU 資源調度需要克服以下核心挑戰：

1. 動態性與彈性

動態性與彈性調度是提升 GPU 資源利用率的關鍵所在。在實際運行中，任務的 GPU 需求可能隨著時間變化，例如，在深度學習模型訓練過程中，不同階段可能對計算能力和顯存容量的需求不同。一個高效的 GPU 調度方案需要根據任務運行狀態動態調整分配，以確保資源利用最大化，并支持快速響應突發的任務請求。此外，還需保證任務擴容、縮容或遷移過程的無縫切換，避免中斷計算或影響性能。

2. 設備資源異構性

當前的 GPU 硬件生態系統中，存在大量異構設備。例如，NVIDIA A100、Tesla V100 適用于高性能計算，具有強大的矩陣計算能力;而 RTX 4090 則更多被用于游戲圖形渲染或部分深度學習任務。這些設備在性能、顯存容量、能耗等方面存在差異。在資源調度時，必須充分考慮任務的實際需求和設備特性，避免因分配不當而導致性能損失或資源浪費。例如，顯存需求高的任務應優先分配到高顯存的設備上，而延遲敏感的任務則需選擇低延遲的硬件支持。

3. 多租戶隔離

在云原生環境中，GPU 資源通常由多個用戶或應用共享，這對資源隔離性和安全性提出了更高要求。一方面，調度系統需要確保不同租戶之間的資源分配是互相獨立的，防止因爭搶資源導致性能下降;另一方面，還需避免租戶之間的資源干擾和數據泄露。例如，在AI訓練任務中，某個租戶的任務可能無意中占用其他租戶的計算資源，或通過共享資源讀取到不屬于自己的數據。高效的調度系統應實現租戶間的硬件隔離和任務級別的安全機制。

4. 性能與延遲平衡

在 GPU 資源動態調度中，靈活性和性能通常是一對矛盾體。頻繁調整資源分配雖然能夠提升整體利用率，但也可能帶來任務執行的額外開銷，甚至對實時性要求較高的任務造成延遲。例如，深度學習推理任務通常對延遲十分敏感，任何調度行為都可能影響推理結果的時效性。一個優秀的調度系統需要在資源分配的靈活性和任務執行的性能之間找到最佳平衡點，確保在提升資源利用率的同時不犧牲關鍵任務的性能要求。

通過上述問題分析可以看出，傳統靜態綁定的方式已經無法滿足當前復雜應用場景的需求，而 GPU 資源動態調度作為一種靈活、高效的資源管理機制，正逐步成為解決這些問題的核心方案。這種動態調度機制的實現，依賴于精準的任務需求建模、智能化的資源分配算法以及高效的調度執行框架，為異構計算環境下的資源管理帶來了新的可能性。

二、GPU 設備資源動態調度的重要價值

GPU 作為并行計算的核心硬件，在人工智能、深度學習、高性能計算(HPC)等領域發揮著不可替代的作用。然而，由于 GPU 設備成本高昂且數量有限，其資源管理的高效性和科學性顯得尤為重要。 因此，在現代計算場景中，GPU 資源調度不僅是系統性能優化的關鍵手段，也是企業在成本和效能之間尋求最佳平衡的重要實踐，在實際的生產經營活動中具有重大現實意義。

1.提高資源使用率

GPU 資源調度的核心目標之一是提升設備的利用效率。在傳統的靜態分配模式下， GPU 通常被綁定到特定任務，即使任務并未充分利用資源，其余的算力也無法分配給其他任務使用，導致嚴重的資源浪費。而動態調度可以通過實時監控任務負載和需求，動態調整 GPU 資源分配，實現資源復用和負載均衡，從而顯著提高設備的總體利用率。

2.支撐多樣化業務場景

隨著計算需求的多樣化，業務場景中對 GPU 的需求也呈現多元化趨勢。例如，針對深度學習訓練場景，可能需要大規模的并行計算能力，而對于在線推理場景而言，則要求較低的計算延遲。此外，在點播、直播等業務中，例如云游戲、圖形渲染等場景，可能往往具有波動性負載，動態調度機制能夠根據任務特點和實時需求靈活調整分配策略，保證資源供給的合理性和時效性。

3.提升系統靈活性與彈性

隨著業務多樣性及復雜性的提升，在突發負載或任務需求變更的情況下，靜態資源分配模式通常無法快速響應，導致系統性能下降或任務失敗。而動態調度機制通過實時調整資源分配，確保系統能夠靈活應對負載變化。例如，在深度學習訓練過程中，調度系統可以在計算密集階段動態增加資源，在任務完成或需求下降時及時回收閑置資源，支持彈性擴容與縮容。

4.降低總擁有成本(TCO)

GPU 設備的高成本使得其投資回報率(ROI)成為企業關注的焦點。通過動態調度，企業可以在相同硬件資源的基礎上，運行更多任務并支持更多用戶，從而減少新增硬件投資需求。此外，合理的資源調度能夠降低因過載或資源不足引發的故障風險，進一步減少運維成本和停機損失。

5.支撐未來計算架構的創新

GPU 動態調度不僅解決了傳統靜態分配模式下的種種弊端，還為統一調度架構和跨異構資源調度奠定了基礎。在未來，隨著邊緣計算、物聯網等分布式計算場景的發展， GPU 動態調度技術將與其他計算資源(如 CPU、FPGA )協同，構建統一的資源管理體系，支持更復雜的計算任務和更高效的算力分配。

綜上所述，GPU 資源調度技術的重要性不僅體現在當前的計算需求上，更為未來的高效計算體系提供了支撐。從提升資源利用率到保障多租戶隔離，從降低總擁有成本到推動綠色計算，GPU 動態調度已成為現代計算架構中不可或缺的一環，為應對復雜多變的計算需求提供了靈活、可靠的解決方案。

三、GPU 設備資源動態調度基于云原生解決方案和技術解析

在 Kubernetes 集群中，GPU 動態調度技術是提升 GPU 資源利用率、優化任務運行效率的核心手段。當前，GPU 動態調度主要有三種主流實現方式：k8s-device-plugin、GPU Operator 和動態資源分配(Dynamic Resource Allocation, DRA)。以下將對這三種方式進行詳細介紹，并分析其特點、優勢及適用場景。

1.Kubernetes Device Plugin

k8s-device-plugin 是 Kubernetes 中一種用于管理 GPU 等硬件加速資源的機制，基于 Kubernetes 的設備插件框架(Device Plugin Framework)實現。

該方案通過在集群的每個節點上部署一個獨立的設備插件程序(Device Plugin)，負責檢測和暴露節點上可用的 GPU 設備。該插件會將檢測到的 GPU 設備信息，例如 GPU 的數量、型號、顯存大小等，以擴展資源(Extended Resources)的形式注冊到 Kubernetes 的 kubelet 組件，并最終上報給 Kubernetes Master 節點的 API Server。這樣，Kubernetes 的調度器(Scheduler)就能夠感知到集群中各個節點的 GPU 資源狀況，并根據 Pod 中對 GPU 資源的請求(requests 和 limits)進行調度決策，將 Pod 調度到擁有足夠 GPU 資源的節點上運行。

然而，k8s-device-plugin 也存在一些局限性，其中最主要的缺點是僅支持靜態 GPU 分配，這意味著一旦 GPU 被分配給一個 Pod，該 Pod 將獨占該 GPU 直到結束，即使 Pod 并沒有完全利用 GPU 的所有計算能力。這種靜態分配的方式無法有效地實現 GPU 共享，導致 GPU 資源利用率較低。

2.NVIDIA GPU Operator

GPU Operator 是 NVIDIA 基于 Kubernetes Operator 模式開發的一種 GPU 全棧管理解決方案。相比 k8s-device-plugin，GPU Operator 不僅支持 GPU 的注冊與分配，還能對 GPU 驅動、運行時環境、監控工具等進行全生命周期管理，提供了更加全面和自動化的 GPU 運維能力。

作為一種利用 Kubernetes Operator 模式來自動化管理 Kubernetes 集群中 NVIDIA GPU 資源的先進方法。GPU Operator 通過引入自定義資源(Custom Resource，CR)，擴展了 Kubernetes API，使用戶能夠以聲明式的方式定義所需的 GPU 配置和工作負載需求。Operator 模式的核心思想是將運維知識編碼到軟件中，通過控制循環(Control Loop)自動執行運維任務，從而簡化復雜應用程序的部署、配置和管理。

雖然 NVIDIA GPU Operator 極大地簡化了 NVIDIA GPU 在 Kubernetes 集群中的管理，但其最大的劣勢在于廠商鎖定。用戶需要根據自身的實際需求和應用場景進行權衡。如果你的集群中只使用 NVIDIA GPU，并且希望簡化 GPU 的部署和管理，那么 NVIDIA GPU Operator 是一個不錯的選擇。但是，如果你需要支持多種廠商的 GPU，或者對 GPU 共享有更高的要求，那么就需要考慮其他的解決方案，例如使用通用的設備管理框架或者結合其他 GPU 調度工具。

3.動態資源分配(Dynamic Resource Allocation, DRA)

動態資源分配(Dynamic Resource Allocation, DRA)是 Kubernetes 針對 GPU 等非傳統資源提出的一種動態管理機制，旨在解決傳統靜態資源分配模式的限制。通過結合 GPU 虛擬化技術(如 vGPU 或時間切片)，DRA 能夠實現 GPU 資源的動態劃分與共享，從而提升資源利用效率。

傳統的 Kubernetes 資源分配機制針對 CPU 和內存等可分割資源進行調度，支持動態調整(如 CPU 限制和請求的彈性擴展)。然而，GPU 等設備屬于不可分割的“特殊資源”(Special Resource)，默認的設備插件(Device Plugin)模式僅支持靜態分配整塊 GPU。這種模式存在以下問題：

• 資源利用率低：小規模推理任務可能僅需要部分顯存或計算核心，但卻獨占整塊 GPU，導致資源浪費。
• 缺乏彈性擴展：傳統分配模式無法動態調整任務的 GPU 需求，難以適應工作負載的變化。

為了解決這些問題，DRA 引入了對設備資源的動態分配與細粒度共享機制，結合 GPU 虛擬化技術實現資源按需供給。

動態資源分配(DRA)為 Kubernetes 中的 GPU 動態調度提供了靈活高效的解決方案。通過結合 GPU 虛擬化和時間切片技術，DRA 實現了對 GPU 資源的精細化管理與高效利用。然而，隨著 GPU 應用場景的復雜化和集群規模的擴大，DRA 需要進一步優化其性能和擴展能力，并探索對多供應商 GPU 技術的兼容性，以在更多領域中發揮其潛力。

在實際的 Kubernetes 集群部署和 GPU 資源管理中，k8s-device-plugin、GPU Operator 和動態資源分配 (DRA) 這三種方法并非完全互斥，而是可以根據具體需求進行靈活組合和應用，以達到最佳的資源利用率和管理效率。

總之，沒有一種方案能夠適用于所有場景。在實際應用中，需要根據具體的集群環境、應用需求和運維能力進行綜合考慮，選擇最合適的 GPU 資源管理方案或組合方案，以達到最佳的性能和效率。通過靈活地組合和應用這些技術，可以最大程度地發揮 GPU 資源的潛力，為各種 GPU 加速的應用提供強大的支持。

Happy Coding ~

Reference ：

• [1] https://github.com/NVIDIA/k8s-device-plugin
• [2] https://aws.amazon.com/blogs/opensource/virtual-gpu-device-plugin-for-inference-workload-in-kubernetes/
• [3] https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/gpu-operator/latest/getting-started.html