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更新时间：2025-08-19 GMT+08:00
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GPU虚拟化兼容Kubernetes默认GPU调度

开启GPU虚拟化后，除显存隔离模式（设置volcano.sh/gpu-mem.128Mi参数）、算显隔离模式（同时设置volcano.sh/gpu-mem.128Mi和volcano.sh/gpu-core.percentage参数）外，工作负载还支持Kubernetes默认GPU调度（设置nvidia.com/gpu参数）。

开启GPU虚拟化并使用Kubernetes默认GPU调度时，存在以下场景：

  • 若nvidia.com/gpu被设置为小数：
    • 工作负载被调度至不支持GPU虚拟化的节点（详见前提条件）时，表示GPU共享调度，即多个容器可共享同一张物理GPU卡的计算资源和显存，适用于轻量级推理等对算力需求较低的场景。
    • 工作负载被调度至支持GPU虚拟化的节点（详见前提条件）时，表示GPU虚拟化的显存隔离模式，此时可以和显存隔离模式的工作负载共用一张GPU卡，但无法与算显隔离模式负载共用一张GPU卡。系统将按nvidia.com/gpu设定的比例为容器分配GPU显存，分配给容器的显存量需为128MiB的整数倍，否则自动向下取整。例如，在16GiB的GPU上，nvidia.com/gpu设置为0.5，则容器将被分配0.5×16GiB=8GiB=8192MiB（128MiB的64倍）。
  • 若nvidia.com/gpu被设置为整数，则表示GPU整卡调度，即该容器将独占使用一张物理GPU卡，系统不会将该卡划分给其他容器使用，适用于对资源性能和隔离要求高的场景。

使用不同GPU资源名称的Pod之间不支持装箱调度。例如，使用nvidia.com/gpu和volcano.sh/gpu-mem.128Mi声明资源的Pod，由于资源标识不一致，调度器无法将其视为同类资源，因此二者之间不支持装箱调度原则。

约束与限制

使用GPU虚拟化兼容Kubernetes默认GPU调度模式，要求配套的CCE AI 套件 (NVIDIA GPU)插件版本为2.0.10及以上、Volcano调度器插件版本为1.10.5及以上。

兼容GPU共享调度模式示例

  1. 使用kubectl连接集群。
  2. 创建一个使用nvidia.com/gpu资源的工作负载。

    创建gpu-app.yaml文件，示例如下： 
    apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: gpu-app
  namespace: default
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: gpu-app
  template:
    metadata:
      labels:
        app: gpu-app
    spec:
      schedulerName: volcano
      containers:
      - image: <your_image_address>     # 请替换为您的镜像地址
        name: container-0
        resources:
          requests:
            cpu: 250m
            memory: 512Mi
            nvidia.com/gpu: 0.1   # 填写时必须与limits.nvidia.com/gpu保持一致
          limits:
            cpu: 250m
            memory: 512Mi
            nvidia.com/gpu: 0.1   # 表示GPU申请值
      imagePullSecrets:
      - name: default-secret

  3. 执行以下命令，创建应用。 

    kubectl apply -f gpu-app.yaml

  4. 登录容器查看容器被分配显存总量。 

    kubectl exec -it gpu-app -- nvidia-smi

    预期输出：

    Thu Jul 27 07:53:49 2023       
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 470.57.02    Driver Version: 470.57.02    CUDA Version: 11.4     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                               |                      |               MIG M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  NVIDIA A30          Off  | 00000000:00:0D.0 Off |                    0 |
| N/A   47C    P0    34W / 165W |      0MiB /  2304MiB |      0%      Default |
|                               |                      |             Disabled |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                  |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                  GPU Memory |
|        ID   ID                                                   Usage      |
|=============================================================================|
|  No running processes found                                                 |
+-----------------------------------------------------------------------------+

    预期输出表明，Pod可使用的显存总量为2304MiB。

    本示例中，GPU节点上的显存总量为24258MiB，而24258MiB * 0.1 = 2425.8MiB并非128MiB的整数倍，因此进行向下取整至18倍，即18 * 128MiB=2304MiB。

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