基于K8S的GPU虚拟化实践
2026-02-14·5 min read
#kubernetes#gpu#virtualization#devops
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