一、概述 1、上集讲了Scheduler在实现调度时分三步实现调度过程。首先是预选，即从所有节点中选择基本符合选择条件的节点。而后在基本符合条件的节点中使用优选函数计算他们各自的得分并加以比较。并从最高得分的节点中随机选择出一个运行pod的节点，这就是我们的控制平面中scheduler所实现负责的主要功用。同时如果在某些调度场景中我们期望能够通过自己的预设去影响他的一些调度方式，比如就是把我们的
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2024-05-20 23:59:33
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Kubernetes是一个开源容器编排平台，提供了众多的功能来管理和调度容器化应用程序。其中包括对GPU的调度功能，使得容器可以充分利用GPU资源，提升应用程序的性能。本文将介绍如何在Kubernetes中进行GPU调度，并提供代码示例来帮助您实现这一过程。
### 1. GPU调度的流程
下表展示了实现GPU调度的步骤及相应的操作：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | -----
原创
2024-01-19 09:31:58
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标题：Kubernetes调度GPU：从小白到熟练开发者的实现指南
摘要：本文将为刚入行的开发者详细介绍如何在Kubernetes集群中实现GPU调度功能。我们将以步骤为导向，通过代码示例演示每一步的操作，帮助读者逐步了解如何使用Kubernetes调度GPU的过程。
1. 简介
在当今大数据和机器学习的领域，GPU已经成为一个重要的计算资源。而对于使用Kubernetes的开发者来说，如何在
原创
2024-01-22 14:26:51
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标题：Kubernetes GPU调度详解及代码示例
引言：
Kubernetes（简称K8S）是一个开源的容器编排平台，它支持在集群中自动部署、扩展和管理应用程序容器。随着机器学习和深度学习的兴起，越来越多的任务需要使用GPU进行计算。因此，GPU调度成为了Kubernetes中一个重要的话题。本文将详细介绍Kubernetes中GPU调度的流程，并提供代码示例帮助我们更好地理解和应用。
第
原创
2024-01-18 10:55:25
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简介Scheduler 是 kubernetes 的调度器，主要的任务是把定义的 pod 分配到集群的节点上。听起来非常简单，但有很多要考虑的问题：公平：如何保证每个节点都能被分配资源资源高效利用：集群所有资源最大化被使用效率：调度的性能要好，能够尽快地对大批量的 pod 完成调度工作灵活：允许用户根据自己的需求控制调度的逻辑Sheduler 是作为单独的程序运行的，启动之后会一直监听 API S
今天直接进入正题。Pod Priority Preemption： Pod优先级调度 对于运行各种负载（如Service、Job）的中等规模或者大规模的集群来说，出于各种原因，我们需要尽可能提高集群的资源利用率。而提高资源利用率的常规做法是采用优先级方案，即不同类型的负载对应不同的优先级，同时允许集群中的所
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2024-01-15 20:23:03
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前言： 大部分情况下，kubernetes中的Pod只是容器的载体，通过Deployment、DaemonSet、RC、Job、Cronjob等对象来完成一组Pod的调度与自动控制功能。 Pod调度是由Scheduler组件完成的，可见图中位置。Scheduler工作原理pod创建流程及Scheduler调度步骤：节点预选(Predicate)：排除完全不满足条件的节点，如内存大小，端口等条件不满
深入研究学习Pod首先需要认识到Pod才是Kubernetes项目中最小的编排单位原子单位，凡是涉及到调度，网络，存储层面的，基本上都是Pod级别的！官方是用这样的语言来描述的: A Pod is the basic building block of Kubernetes–the smallest and simplest unit in the Kubernetes object model
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2024-09-24 17:39:59
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计算能力为1.x的设备
每个SM具有8个SP（cuda核），每个SP每次单精度浮点运算或整形运算需要1个时钟周期，因此每个时钟周期SM可以执行8个单精度浮点运算或整数运算。每个时钟周期可以执行1个双精度浮点运算。
每个SM具有1个线程束调度器，一次可
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2024-06-28 15:10:39
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【学习笔记】Kubernetes核心概念什么是 KubernetesKubernetes 的核心功能Kubernetes 架构K8s 的架构：MasterK8s 的架构：Node组件之间的通信K8s 的核心概念与API核心概念PodvolumeDeploymentServiceNamespaceK8s 的 API 什么是 KubernetesKubernetes 是一个自动化的容器编排平台，负责
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2024-08-19 11:21:31
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目录 文章目录目录实验环境实验软件1、调度器2、调度流程1.调度框架1.扩展点（Extension Points）2.示例3、调度器调优4、优先级调度关于我最后 实验环境实验环境：
1、win10,vmwrokstation虚机；
2、k8s集群：3台centos7.6 1810虚机，1个master节点,2个node节点
k8s version：v1.22.2
containerd:
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2024-01-18 19:20:45
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一、简介master上运行着三个最核心的组件，apiserver、scheduler、controller manager。此外,master还依赖于ectd存储节点，最好ectd是有冗余能力的集群；(1)调度器(scheduler)master上的scheduler控制着pod运行在哪个node上，默认用的default scheduler；调度器的调度信息存储在master上的etcd里面，a
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2024-06-25 22:02:19
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调度流程kube-scheduler 的主要作用就是根据特定的调度算法和调度策略将 Pod 调度到合适的 Node 节点上去，是一个独立的二进制程序，启动之后会一直监听 API Server，获取到 PodSpec.NodeName 为空的 Pod，对每个 Pod 都会创建一个 binding。这个过程在我们看来好像比较简单，但在实际的生产环境中，需要考虑的问题就有很多了：如何保证全部的节点调度的
Kubernetes 支持对节点上的 AMD 和 NVIDIA 的 GPU 进行管理，目前处于实验状态。用户如何在不同的Kubernetes 版本中使用GPU，以及当前存在的一些限制。 1. 使用设备插件Kubernetes 实现了 Device Plugins[1] 以允许 Pod 访问类似
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2022-06-01 09:07:20
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关于kubernetes的资源管理和作业调度的基本原理，包括资源模型、资源回收策略、默认调度器的实现原理和策略、以及管理扩展设备的方法
40. kubernetes的资源模型和资源管理Pod是kubernetes中最小的调度单元，与调度和资源管理相关的属性都属于Pod对象的字段（实际上定义在Pod的各容器下），例如apiVersion: v1
kind:
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2024-09-10 06:16:58
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导读：3 月 27 日，ACM 宣布深度学习的三位缔造者——Yoshua Bengio、Yann LeCun 及 Geoffrey Hinton 获得了 2018 年度的图灵奖。与学术界...
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2022-03-02 15:15:21
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Kubernetes 支持对节点上的 AMD 和 NVIDIA 的 GPU 进行管理，目前处于实验
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2022-06-01 06:49:26
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提高GPU资源的使用效率一直是大模型相关的重点研究课题，技术社群的这篇文章《如何利用Kubernetes实现GPU资源的高效调度？》给我们讲解了如何通过Kubernetes实现GPU资源的高效调度，值得参考学习。大模型相关历史文章，《如何提高GPU的使用效率？》《AI Agent的入门了解》《企业大模型应用顶层架构设计经验》《裸机GPU vs 虚拟GPU，如何进行选择？》《一文了解NVIDIA C
作者| 阿里云智能事业群高级开发工程师 萧元Kubernetes作为一个分布式容器编排调度引擎，资源调度是它的最重要的功能。在 Kubernetes集群中，调度器作为一个独立模块运行。本文将介绍 Kubernetes 调度器的实现原理，工作流程， 以及未来发展。Kubernetes 调度工作方式Kubernetes 中的调度器，是作为单独组件运行，一般运行在 Master 中，和 Master 数
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2023-12-31 12:55:13
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1. Scheduler简介Scheduler负责Pod调度。在整个系统中起"承上启下"作用，承上：负责接收Controller Manager创建的新的Pod，为其选择一个合适的Node；启下：Node上的kubelet接管Pod的生命周期。Scheduler：1）通过调度算法为待调度Pod列表的每个Pod从Node列表中选择一个最适合的Node，并将信息写入etcd中2）kubelet通过AP
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2024-01-12 14:33:32
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