如何利用 Kubernetes 的 GPU Share 机制让多个小模型共用一块 80G 显存而不互相干扰?
在处理大规模深度学习部署时,经常遇到这样的问题:一块拥有 80GB 显存的高端 GPU(如 NVIDIA A100/H100)运行着许多只需要 5GB 或 10GB 显存的小模型。传统的 GPU 调度机制要么独占整块 GPU,造成资源浪费,...
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在分布式 AI 训练任务中(例如 PyTorch Distributed 或 Horovod),一个任务通常包含多个相互依赖的 Pods(例如一个 Master 和 N 个 Worker)。这些 Pods 必须同时启动才能开始工作。如果 K...
作为AI基础设施的关键组成部分,模型部署环境(如Kubernetes集群)的安全性至关重要。一个常见的安全漏洞是权限过度授予,使得攻击者或意外操作者能够访问、修改甚至删除敏感的模型配置或生产Pod。基于角色的权限控制(RBAC)是解决这一问...
在使用Rancher RKE部署的Kubernetes集群中,AI/ML负载(如训练任务、推理服务)经常需要精确调度到特定的GPU节点上。我们通常使用nodeSelector或nodeAffinity来实现这一目标。然而,当这些负载被集中调...
引言:IaC驱动的MLOps基石 随着AI模型复杂度的提升,对基础设施的弹性和可复制性要求也越来越高。Kubeflow作为Kubernetes上领先的MLOps平台,提供了端到端的机器学习生命周期管理能力。然而,手动部署Kubeflow及其...
在现代AI基础设施中,除了标准的GPU,FPGA(现场可编程门阵列)和NPU(神经网络处理器)等异构计算设备扮演着越来越重要的角色。这些设备提供了更高的能效比和定制化的计算能力。然而,Kubernetes原生只支持基本的CPU和内存调度。要...