如何利用国产分布式框架实现跨异构芯片的混合调度

在国产化替代的大背景下，很多企业的数据中心不再是单一的架构，而是演变为一个包含华为昇腾（Ascend）、寒武纪（Cambricon）等多种国产AI芯片的异构算力池。如何打破厂商壁垒，在同一个集群内实现混合调度与统一管理，是提升算力利用率的关键。

本文将基于云原生技术栈，教你如何利用 Kubernetes (K8s) 配合国产芯片特有的 Device Plugin 实现这一目标。

1. 核心原理：Device Plugin 机制

Kubernetes 本身不感知 GPU 或 NPU 的存在。要实现混合调度，必须在集群中安装对应厂商的设备插件。这些插件会将硬件资源抽象并上报给 K8s 的 kubelet：

• Ascend Device Plugin: 负责发现并上报昇腾 910/310 系列芯片。
• Cambricon Device Plugin: 负责发现并上报寒武纪 MLU 270/370 等系列芯片。

2. 环境前置条件

• 基础环境: 已安装 K8s 集群。
• 驱动层: 各节点需安装对应的物理驱动（Ascend-hiai-driver 或 Cambricon-driver）。
• 容器运行时: 推荐使用 Docker 或 Containerd，并配置好厂商提供的容器运行时扩展（如 ascend-docker-runtime）。

3. 第一步：给节点打标签 (Labeling)

为了让调度器知道哪些节点有哪些芯片，我们需要对节点进行标注。

# 标注昇腾节点
kubectl label nodes node-1 accelerator=huawei-ascend

# 标注寒武纪节点
kubectl label nodes node-2 accelerator=cambricon-mlu

4. 第二步：部署厂商提供的 Device Plugin

通常以 DaemonSet 的形式部署。

部署昇腾插件：

# 下载华为官方提供的 ascend-device-plugin.yaml 并执行
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/Huawei/ascend-for-k8s/master/pkg/deviceplugin/ascend-device-plugin.yaml

部署寒武纪插件：

# 部署寒武纪官方提供的 MLU Device Plugin
kubectl apply -f cambricon-device-plugin.yaml

5. 第三步：编写跨异构芯片的混合调度 YAML

在同一个集群中，你可以通过 nodeSelector 或 resources 声明来决定任务去向。下面是一个典型的异构任务配置示例：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: heterogeneous-ai-job
spec:
  nodeSelector:
    accelerator: huawei-ascend  # 强制调度到昇腾节点
  containers:
  - name: train-container
    image: ascend-mindspore:latest
    resources:
      limits:
        huawei.com/Ascend910: 1 # 申请1颗昇腾芯片
---
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: mlu-inference-job
spec:
  nodeSelector:
    accelerator: cambricon-mlu # 强制调度到寒武纪节点
  containers:
  - name: infer-container
    image: cambricon-pytorch:latest
    resources:
      limits:
        cambricon.com/mlu: 1    # 申请1颗寒武纪芯片

6. 进阶：如何实现真正的“混合算力协同”

如果你希望一个任务同时调用两种芯片（例如昇腾做训练，寒武纪做推理），你可以通过 K8s 的 Affinity (亲和性) 或 Volcano 调度器 进一步细化调度策略。

使用 Volcano（国产开源的高性能调度引擎）可以支持更复杂的 Job 层级管理，实现任务排队、优先级抢占和跨节点拓扑感知。

7. 常见问题排查

• 资源不更新: 检查 describe node 里的 Capacity 字段是否包含 huawei.com/Ascend910 或 cambricon.com/mlu。如果不显示，说明 Device Plugin 运行异常。
• 权限问题: 国产芯片插件通常需要挂载宿主机的 /dev 目录，需确保容器有 privileged: true 权限或正确的 SecurityContext 配置。

总结

通过“K8s + 各厂商 Device Plugin + 节点标签管理”，我们就能在同一个国产化算力平台上，实现昇腾与寒武纪芯片的混合部署与按需调度。这不仅解决了硬件孤岛问题，也为后续实现跨平台的统一流水线打下了基础。