技术

上下文记忆 agentic chat 图数据库的一些考量 LLM一些探索 Agent实践 LLM预训练 向量数据库的一些考量 fastapi+sqlalchemy进行项目开发 LLM微调实践 Python协程实现 Agent Functon Calling LLamaIndex入门 Multi-Agent探索 Python虚拟机 LLM工作流编排 Python实践 下一个平台Agent 激发LLM涌现——提示工程 LLM微调理论 大佬沉思 LLM外挂知识库 LLMOps 多模态LLM Python一些比较有意思的库 Transformers源码学习 LangChain源码学习 通用分布式计算引擎Ray Python并发 go依赖注入 go collection gc的基本原理 golang性能分析及优化 数据湖 高性能计算与存储 Linux2.1.13网络源代码学习 《大数据经典论文解读》 三驾马车学习 Spark 内存管理及调优 Yarn学习 从Spark部署模式开始讲源码分析 容器狂占内存资源怎么办? 多角度理解一致性 golang io使用及优化模式 Flink学习 c++学习 学习ebpf go设计哲学 ceph学习 学习mesh kvm虚拟化 学习MQ go编译器以及defer实现 学习go 为什么要有堆栈 汇编语言 计算机组成原理 运行时和库 Prometheus client mysql 事务 mysql 事务的隔离级别 mysql 索引 坏味道 学习分布式 学习网络 学习Linux go堆内存分配 golang 系统调用与阻塞处理 Goroutine 调度过程 重新认识cpu mosn有的没的 负载均衡泛谈 单元测试的新解读 《Redis核心技术与实现》笔记 《Prometheus监控实战》笔记 Prometheus 告警学习 calico源码分析 对容器云平台的理解 Prometheus 源码分析 并发的成本 基础设施优化 hashicorp raft源码学习 docker 架构 mosn细节 与微服务框架整合 Java动态代理 编程范式 并发通信模型 《网络是怎样连接的》笔记 go channel codereview gc分析 jvm 线程实现 go打包机制 go interface及反射 如何学习Kubernetes 《编译原理之美》笔记——后端部分 《编译原理之美》笔记——前端部分 Pilot MCP协议分析 go gc 内存管理玩法汇总 软件机制 istio流量管理 Pilot源码分析 golang io 学习Spring mosn源码浅析 MOSN简介 《datacenter as a computer》笔记 学习JVM Tomcat源码分析 Linux可观测性 学习存储 学计算 Gotty源码分析 kubernetes operator kaggle泰坦尼克问题实践 kubernetes扩缩容 神经网络模型优化 直觉上理解深度学习 如何学习机器学习 TIDB源码分析 什么是云原生 Alibaba Java诊断工具Arthas TIDB存储——TIKV 《Apache Kafka源码分析》——简介 netty中的线程池 guava cache 源码分析 Springboot 启动过程分析 Spring 创建Bean的年代变迁 Linux内存管理 自定义CNI IPAM 共识算法 spring redis 源码分析 kafka实践 spring kafka 源码分析 Linux进程调度 让kafka支持优先级队列 Codis源码分析 Redis源码分析 C语言学习 《趣谈Linux操作系统》笔记 docker和k8s安全访问机制 jvm crash分析 Prometheus 学习 Kubernetes监控 Kubernetes 控制器模型 容器日志采集 容器狂占资源怎么办? Kubernetes资源调度——scheduler 时序性数据库介绍及对比 influxdb入门 maven的基本概念 《Apache Kafka源码分析》——server Kubernetes类型系统 源码分析体会 《数据结构与算法之美》——算法新解 Kubernetes源码分析——controller mananger Kubernetes源码分析——apiserver Kubernetes源码分析——kubelet Kubernetes介绍 ansible学习 Kubernetes源码分析——从kubectl开始 jib源码分析之Step实现 线程排队 jib源码分析之细节 跨主机容器通信 jib源码分析及应用 为容器选择一个合适的entrypoint kubernetes yaml配置 《持续交付36讲》笔记 mybatis学习 程序猿应该知道的 无锁数据结构和算法 CNI——容器网络是如何打通的 为什么很多业务程序猿觉得数据结构和算法没用? 串一串一致性协议 当我在说PaaS时,我在说什么 《数据结构与算法之美》——数据结构笔记 PouchContainer技术分享体会 harbor学习 用groovy 来动态化你的代码 精简代码的利器——lombok 学习 《深入剖析kubernetes》笔记 编程语言那些事儿 rxjava3——背压 rxjava2——线程切换 spring cloud 初识 《深入拆解java 虚拟机》笔记 《how tomcat works》笔记 hystrix 学习 rxjava1——概念 Redis 学习 TIDB 学习 如何分发计算 Storm 学习 AQS1——论文学习 Unsafe Spark Stream 学习 linux vfs轮廓 《自己动手写docker》笔记 java8 实践 中本聪比特币白皮书 细读 区块链泛谈 比特币 大杂烩 总纲——如何学习分布式系统 hbase 泛谈 forkjoin 泛谈 看不见摸不着的cdn是啥 《jdk8 in action》笔记 程序猿视角看网络 bgp初识 calico学习 AQS——粗略的代码分析 我们能用反射做什么 web 跨域问题 《clean code》笔记 《Elasticsearch权威指南》笔记 mockito简介及源码分析 2017软件开发小结—— 从做功能到做系统 《Apache Kafka源码分析》——clients dns隐藏的一个坑 《mysql技术内幕》笔记 log4j学习 为什么netty比较难懂? 递归、回溯、动态规划 apollo client源码分析及看待面向对象设计 学习并发 docker运行java项目的常见问题 OpenTSDB 入门 spring事务小结 分布式事务 javascript应用在哪里 《netty in action》读书笔记 netty对http2协议的解析 ssl证书是什么东西 http那些事 苹果APNs推送框架pushy apple 推送那些事儿 编写java框架的几大利器 java内存模型和jvm内存布局 java exception Linux IO学习 netty内存管理 测试环境docker化实践 netty在框架中的使用套路 Nginx简单使用 《Linux内核设计的艺术》小结 Go并发机制及语言层工具 Linux网络源代码学习——数据包的发送与接收 《docker源码分析》小结 docker namespace和cgroup zookeeper三重奏 数据库的一些知识 Spark 泛谈 链式处理的那些套路 netty回顾 Thrift基本原理与实践(二) Thrift基本原理与实践(一) 回调 异步执行抽象——Executor与Future Docker0.1.0源码分析 java gc Jedis源码分析 深度学习泛谈 Linux网络命令操作 JTA与TCC 换个角度看待设计模式 Scala初识 向Hadoop学习NIO的使用 以新的角度看数据结构 并发控制相关的硬件与内核支持 systemd 简介 quartz 源码分析 基于docker搭建测试环境(二) spring aop 实现原理简述 自己动手写spring(八) 支持AOP 自己动手写spring(七) 类结构设计调整 分析log日志 自己动手写spring(六) 支持FactoryBean 自己动手写spring(九) 总结 自己动手写spring(五) bean的生命周期管理 自己动手写spring(四) 整合xml与注解方式 自己动手写spring(三) 支持注解方式 自己动手写spring(二) 创建一个bean工厂 自己动手写spring(一) 使用digester varnish 简单使用 关于docker image的那点事儿 基于docker搭建测试环境 分布式配置系统 JVM执行 git maven/ant/gradle/make使用 再看tcp kv系统 java nio的多线程扩展 《Concurrency Models》笔记 回头看Spring IOC IntelliJ IDEA使用 Java泛型 vagrant 使用 Go常用的一些库 Python初学 Goroutine 调度模型 虚拟网络 《程序员的自我修养》小结 Kubernetes存储 访问Kubernetes上的Service Kubernetes副本管理 Kubernetes pod 组件 Go基础 JVM类加载 硬币和扑克牌问题 LRU实现 virtualbox 使用 ThreadLocal小结 docker快速入门

架构

bert rerank微调 大模型推理tips RAG向量检索与微调 dddfirework源码分析 RAG与知识图谱 大模型推理服务框架vLLM 大模型推理服务框架 模型服务化(未完成) 大模型Post-Training 大模型训练 大模型推理 从Attention到Transformer k8s设备管理 ddd从理念到代码 如何应用LLM 小鼠如何驾驭大象(LLM)? 多类型负载协调员Koordinator controller-runtime细节分析 finops学习 kubevela多集群 kubevela中cue的应用 基于k8s的工作流 kubevela源码分析 容器和CPU那些事儿 数据集管理fluid 应用管理平台kubevela karmada支持crd 多集群管理 AutoML和AutoDL 特征平台 实时训练 分布式链路追踪 K8S YAML 资源清单管理方案 tensorflow原理——python层分析 如何学习tensorflow 数据并行——allreduce 数据并行——ps 推荐系统embedding原理及实践 机器学习中的python调用c 机器学习训练框架概述 tensornet源码分析 大模型训练和推理 X的生成——特征工程 tvm tensorflow原理——core层分析 模型演变 《深度学习推荐系统实战》笔记 keras 和 Estimator tensorflow分布式训练 分布式训练的一些问题 基于Volcano的弹性训练 图神经网络 pytorch弹性分布式训练 从混部到统一调度 从RNN到Attention pytorch分布式训练 CNN 《动手学深度学习》笔记 pytorch与线性回归 多活 volcano特性源码分析 推理服务 kubebuilder 学习 mpi 学习pytorch client-go学习 提高gpu 利用率 GPU与容器的结合 GPU入门 AI云平台梳理 tensorflow学习 tf-operator源码分析 k8s批处理调度/Job调度 喜马拉雅容器化实践 Kubernetes 实践 学习rpc BFF openkruise学习 可观察性和监控系统 基于Kubernetes选主及应用 《许式伟的架构课》笔记 Admission Controller 与 Admission Webhook 发布平台系统设计 k8s水平扩缩容 Scheduler如何给Node打分 Scheduler扩展 深入controller openkruise cloneset学习 controller-runtime源码分析 pv与pvc实现 csi学习 client-go informer源码分析 kubelet 组件分析 调度实践 Pod是如何被创建出来的? 《软件设计之美》笔记 mecha 架构学习 Kubernetes events学习及应用 CRI——kubelet与容器引擎之间的接口 资源调度泛谈 业务系统设计原则 grpc学习 元编程 以应用为中心 istio学习 下一代微服务Service Mesh 《实现领域驱动设计》笔记 概率论 serverless 泛谈 《架构整洁之道》笔记 处理复杂性 那些年追过的并发 服务器端编程 网络通信协议 架构大杂烩 如何学习架构 《反应式设计模式》笔记 项目的演化特点 反应式架构摸索 函数式编程的设计模式 服务化 ddd反模式——CRUD的败笔 研发效能平台 重新看面向对象设计 业务系统设计的一些体会 函数式编程 《左耳听风》笔记 业务程序猿眼中的微服务管理 DDD实践——CQRS 项目隔离——案例研究 《编程的本质》笔记 系统故障排查汇总及教训 平台支持类系统的几个点 代码腾挪的艺术 abtest 系统设计汇总 《从0开始学架构》笔记 初级权限系统设计 领域驱动理念 现有上传协议分析 移动网络下的文件上传要注意的几个问题 推送系统的几个基本问题 做配置中心要想好的几个基本问题 不同层面的异步 分层那些事儿 性能问题分析 用户认证问题 资源的分配与回收——池 消息/任务队列

标签

k8s设备管理 多类型负载协调员Koordinator controller-runtime细节分析 finops学习 kubevela多集群 kubevela中cue的应用 基于k8s的工作流 kubevela源码分析 容器和CPU那些事儿 数据集管理fluid 应用管理平台kubevela karmada支持crd 多集群管理 K8S YAML 资源清单管理方案 从混部到统一调度 volcano特性源码分析 kubebuilder 学习 client-go学习 tf-operator源码分析 k8s批处理调度/Job调度 喜马拉雅容器化实践 Kubernetes 实践 openkruise学习 基于Kubernetes选主及应用 Admission Controller 与 Admission Webhook k8s水平扩缩容 Scheduler如何给Node打分 Scheduler扩展 深入controller openkruise cloneset学习 controller-runtime源码分析 pv与pvc实现 csi学习 client-go informer源码分析 kubelet 组件分析 调度实践 Pod是如何被创建出来的? Kubernetes events学习及应用 CRI——kubelet与容器引擎之间的接口 资源调度泛谈 如何学习Kubernetes 以应用为中心 kubernetes operator kubernetes扩缩容 serverless 泛谈 什么是云原生 自定义CNI IPAM docker和k8s安全访问机制 Kubernetes监控 Kubernetes 控制器模型 Kubernetes资源调度——scheduler Kubernetes类型系统 Kubernetes源码分析——controller mananger Kubernetes源码分析——apiserver Kubernetes源码分析——kubelet Kubernetes介绍 Kubernetes源码分析——从kubectl开始 kubernetes yaml配置 CNI——容器网络是如何打通的 当我在说PaaS时,我在说什么 《深入剖析kubernetes》笔记 Kubernetes存储 访问Kubernetes上的Service Kubernetes副本管理 Kubernetes pod 组件
上下文记忆 agentic chat bert rerank微调 大模型推理tips LLM一些探索 Agent实践 LLM预训练 RAG向量检索与微调 LLM微调实践 RAG与知识图谱 大模型推理服务框架vLLM Agent Functon Calling LLamaIndex入门 Multi-Agent探索 LLM工作流编排 大模型推理服务框架 模型服务化(未完成) 大模型Post-Training 大模型训练 大模型推理 从Attention到Transformer 下一个平台Agent 激发LLM涌现——提示工程 LLM微调理论 大佬沉思 LLM外挂知识库 LLMOps 多模态LLM Transformers源码学习 LangChain源码学习 如何应用LLM 小鼠如何驾驭大象(LLM)? AutoML和AutoDL 特征平台 实时训练 tensorflow原理——python层分析 如何学习tensorflow 数据并行——allreduce 数据并行——ps 推荐系统embedding原理及实践 机器学习中的python调用c 机器学习训练框架概述 tensornet源码分析 大模型训练和推理 X的生成——特征工程 tvm tensorflow原理——core层分析 模型演变 《深度学习推荐系统实战》笔记 keras 和 Estimator tensorflow分布式训练 分布式训练的一些问题 基于Volcano的弹性训练 图神经网络 pytorch弹性分布式训练 从RNN到Attention pytorch分布式训练 CNN 《动手学深度学习》笔记 pytorch与线性回归 推理服务 mpi 学习pytorch 提高gpu 利用率 GPU与容器的结合 GPU入门 AI云平台梳理 tensorflow学习 kaggle泰坦尼克问题实践 神经网络模型优化 概率论 直觉上理解深度学习 如何学习机器学习 深度学习泛谈

GPU与容器的结合

2021年08月18日

简介

Kubernetes容器平台下的 GPU 集群算力管控 梳理了下gpu虚拟化(如何对gpu 进行细粒度切分、隔离,毕竟gpu还没有linux cgroup/namespace这些机制),gpu资源纳入k8s 体系,自然也会有常见的k8s 资源调度问题(碎片化等等)。

上报/调度/容器创建

Kubernetes GPU管理与Device Plugin机制对于云的用户来说,在 GPU 的支持上,他们最基本的诉求其实非常简单:我只要在 Pod 的 YAML 里面,声明某容器需要的 GPU 个数,那么 Kubernetes 为我创建的容器里就应该出现对应的 GPU 设备,以及它对应的驱动目录。以 NVIDIA 的 GPU 设备为例,上面的需求就意味着当用户的容器被创建之后,这个容器里必须出现如下两部分设备和目录:

  1. GPU 设备,比如 /dev/nvidia0;
  2. GPU 驱动目录,比如 /usr/local/nvidia/*。
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: cuda-vector-add
spec:
  restartPolicy: OnFailure
  containers:
    - name: cuda-vector-add
      image: "k8s.gcr.io/cuda-vector-add:v0.1"
      resources:
        limits:
          nvidia.com/gpu: 1

在 kube-scheduler 里面,它其实并不关心nvidia.com/gpu的具体含义,只会在计算的时候,一律将调度器里保存的该类型资源的可用量,直接减去 Pod 声明的数值即可。为了能够让调度器知道这个自定义类型的资源在每台宿主机上的可用量,宿主机节点本身,就必须能够向 API Server 汇报该类型资源的可用数量。在 Kubernetes 里,各种类型的资源可用量,其实是 Node 对象 Status 字段的内容。为了能够在上述 Status 字段里添加自定义资源的数据,你就必须使用 PATCH API 来对该 Node 对象进行更新,加上你的自定义资源的数量。这个 PATCH 操作,可以简单地使用 curl 命令来发起 curl --header "Content-Type: application/json-patch+json" \--request PATCH \--data '[{"op": "add", "path": "/status/capacity/nvidia.com/gpu", "value": "1"}]' \http://localhost:8001/api/v1/nodes//status

apiVersion: v1
kind: Node
...
Status:
  Capacity:
   cpu:  2
   memory:  2049008Ki
   nvidia.com/gpu: 1

  1. 对于每一种硬件设备,都需要有它所对应的 Device Plugin 进行管理,这些 Device Plugin,都通过 gRPC 的方式同 kubelet 连接起来。以 NVIDIA GPU 为例,它对应的插件叫作NVIDIA GPU device plugin。DevicePlugin 注册一个socket 文件到 /var/lib/kubelet/device-plugins/ 目录下,Kubelet 通过这个目录下的socket 文件向对应的 DevicePlugin 发送gRPC 请求。PS: 通过目录做服务发现。
  2. Device Plugin 会通过一个叫作 ListAndWatch 的 API,定期向 kubelet 汇报该 Node 上 GPU 的列表。比如,在上图的例子里,一共有三个 GPU(GPU0、GPU1 和 GPU2)。这样,kubelet 在拿到这个列表之后,就可以直接在它向 APIServer 发送的心跳里,以 Extended Resource 的方式,加上这些 GPU 的数量,比如nvidia.com/gpu=3。
  3. 当 kubelet 发现这个 Pod 的容器请求一个 GPU 的时候,kubelet 就会从自己持有的 GPU 列表里,为这个容器分配一个 GPU。此时,kubelet 就会向本机的 Device Plugin 发起一个 Allocate() 请求。这个请求携带的参数,正是即将分配给该容器的设备 ID 列表。
  4. 当 Device Plugin 收到 Allocate 请求之后,它就会根据 kubelet 传递过来的设备 ID,从 Device Plugin 里找到这些设备对应的设备路径和驱动目录。比如,在 NVIDIA Device Plugin 的实现里,它会定期访问 nvidia-docker 插件,从而获取到本机的 GPU 信息。而被分配 GPU 对应的设备路径和驱动目录信息被返回给 kubelet 之后,kubelet 就完成了为一个容器分配 GPU 的操作。接下来,kubelet 会把这些信息追加在创建该容器所对应的 CRI 请求当中。这样,当这个 CRI 请求发给 Docker 之后,Docker 为你创建出来的容器里,就会出现这个 GPU 设备,并把它所需要的驱动目录挂载进去。
service DevicePlugin {
    // ListAndWatch returns a stream of List of Devices
    // Whenever a Device state change or a Device disappears, ListAndWatch
    // returns the new list
    rpc ListAndWatch(Empty) returns (stream ListAndWatchResponse) {}
    // Allocate is called during container creation so that the Device
    // Plugin can run device specific operations and instruct Kubelet
    // of the steps to make the Device available in the container
    rpc Allocate(AllocateRequest) returns (AllocateResponse) {}
}

目前 Kubernetes 本身的 Device Plugin 的设计,实际上能覆盖的场景是非常单一的,属于“可用”但是“不好用”的状态。一旦你的设备是异构的、不能简单地用“数目”去描述具体使用需求的时候,比如,“我的 Pod 想要运行在计算能力最强的那个 GPU 上”,Device Plugin 就完全不能处理了。在很多场景下,我们其实希望在调度器进行调度的时候,就可以根据整个集群里的某种硬件设备的全局分布,做出一个最佳的调度选择。

  1. 调度器扮演的角色,仅仅是为 Pod 寻找到可用的、支持这种硬件设备的节点
  2. GPU 等硬件设备的调度工作,实际上是由 kubelet 完成的。即kubelet 会负责从它所持有的硬件设备列表中,为容器挑选一个硬件设备,然后调用 Device Plugin 的 Allocate API 来完成这个分配操作。
  3. 不支持多个pod共享一个gpu GPU拓扑感知调度概述

上报细节

kuebctl describe node xx 查看对应节点的gpu数据

Capacity:
  cpu:                48
  ephemeral-storage:  2239684580Ki
  hugepages-1Gi:      0
  hugepages-2Mi:      0
  memory:             131661580Ki
  nvidia.com/gpu:     4
  pods:               110
Allocatable:
  cpu:                46
  ephemeral-storage:  2058724596391
  hugepages-1Gi:      0
  hugepages-2Mi:      0
  memory:             126418700Ki
  nvidia.com/gpu:     4
  pods:               110

nvidia gpu operator

如果在k8s 上支持gpu 设备调度,需要做

  1. 节点上安装 nvidia 驱动 (对物理机)
  2. 节点上安装 nvidia-docekr (对接docker)
  3. 集群部署 gpu device plugin (对接kubelet)
  4. 部署 dcgm-exporter 监控gpu 使用 为此, nvidia 开源了 nvidia-gpu-exporter 自动化管理上述组件

云原生方式管理GPU资源

GPU共享资源隔离方案

  1. gpu share。阿里GPU Share Device Plugin。不支持共享资源的隔离
  2. 截获CUDA库转发,如vCUDA。
  3. 截获驱动转发,如阿里云cGPU、腾讯云qGPU。
  4. 截获GPU硬件访问,如NVIDIA GRID vGPU。

如果哪一天,gpu 也可以支持类似于cpu的cgroup 接口,gpu的池化就很爽了。现在的各种vgpu 方案,直接对接k8s 有点不太统一了。如果有一个通用的gpu cgroup 配置标准,大家都去对接 cgroup。k8s/kubelet 只是对接 cgroup。就可以上层调度 和 下层虚拟化方案 分开发展了。难点:gpu 驱动不统一,所以在 cg 这层很难统一。k8s 社区现在搞了个 dynamic resource manager,想在 k8s 侧统一 extender resource。

使用 Elastic GPU 管理 Kubernetes GPU 资源在 GPU 场景,还是存在以下不足:

  1. 集群 GPU 资源缺少全局视角。没有直观方式可获取集群层面 GPU 信息,比如 Pod / 容器与 GPU 卡绑定关系、已使用 GPU 卡数等。
  2. 不能很好支持多 GPU 后端。各种 GPU 技术(nvidia docker、qGPU、vCUDA、gpu share、GPU 池化)均需独立部署组件,无法统一调度和管理。

每种方案都有自己独立的一套 Kubernetes 集成实现方式,通常是由调度器 + device plugin 组成。这些方案相互独立,没有统一标准,无法共通。这导致用户在单个集群中很难同时使用多种 GPU 后端技术,同时也没有一个全局的视角获取集群层面 GPU 信息。腾讯云参考 PV/PVC/StorageClass 提出了ElasticGPU/ElasticGPUClaim/EGPUClass。

  1. ElasticGPU:ElasticGPU 是集群中一个实际可使用的 GPU 资源,可以是一块本地 GPU 物理卡、一个 GPU 切片资源( GPU 算力 / 显存 的组合)、一个远端 GPU 设备。
  2. ElasticGPUClaim:ElasticGPUClaim 是用户对 ElasticGPU 资源的申领,可以申请整卡数量,申请 GPU 核数 / 显存,或者申请 TFLOPS 算力。
  3. EGPUClass:EGPUClass 提供了生产和挂载 ElasticGPU 的方式,可以使用 qGPU 虚拟化、vCUDA、或是 GPU 远端池化的技术。

mGPU 技术揭秘 :新一代 Kubernetes GPU 共享调度方案

  1. 两层调度:mGPU 虚拟化方案则为 GPU 增加了算力和显存两个维度的属性,不再是一个简单的设备个数。对于单机上的 kubelet 来说,算力和显存会被视为两种独立的扩展资源。在 mGPU 场景下,如果由 kubelet 进行 GPU 级别的调度,可能会导致一个容器被分配到的算力和显存是在两个 GPU 上,实际上无法使用。因此,算力和显存两种资源的“撮合”需要由调度器来完成。也就是说,调度器不仅需要决策将 Pod 调度到哪个节点,还需要进一步决策将该 Pod 中的各个容器分别调度到该节点的哪些 GPU 上。
  2. 卡级别的 Binpack/Spread 策略:在引入了两层调度后,GPU 也将作为一种调度的拓扑域。调度器不仅需要考虑节点级别的 Binpack/Spread 策略,也需要支持卡级别的 Binpack/Spread 策略,从而减少卡级别的资源碎片,或者提升卡级别的故障隔离性。
  3. 基于 Scheduling Framework 扩展 GPUShare Plugin,实现 GPU 共享调度。
  4. 将 Pod 调度到合适的节点。
  5. 将 Pod 中的各个 Container 调度到合适的 GPU 组合上(并将结果记录到 Pod Annotation 中)。
  6. mGPU Device Plugin: 单机上的 mGPU 资源管理插件。在本功能中负责:
  7. 发布 mGPU 资源 (最终将由 kubelet 上报到 Node 对象中)。
  8. 根据调度器的分配结果,将相应的环境变量注入到容器中。