1. 简介

在深度学习和 AI 应用日益普及的今天，GPU 资源的高效利用变得尤为重要。本文介绍基于 Kubernetes (K8S) 的 GPU 虚拟化实践方案，帮助您实现 GPU 资源的灵活分配和高效管理。

2. 方案概述

KubeSphere 多节点融合管理

KubeSphere 是一个开源的容器平台，提供了强大的多节点集群管理能力，可以方便地管理 GPU 节点。

GPU 虚拟化示例

通过 GPU 虚拟化技术，可以将物理 GPU 切分为多个虚拟 GPU 供不同的 Pod 使用。

虚拟化之前：集群中有 8 块物理 GPU：

虚拟化之后：可以将 8 块 GPU 虚拟化为 32 个（或更多）虚拟 GPU 供 K8S 使用：

工具参考

• KubeSphere - 开源容器平台，提供多租户、多集群管理
• GPU Operator + GPU Time Slicing - NVIDIA 官方的 GPU 管理方案，支持时间切片虚拟化

其他 HCI 方案（开源）

如果您正在寻找超融合基础设施 (HCI) 解决方案，可以考虑：

• Harvester - 基于 KubeVirt 的开源 HCI 解决方案