简介
在生产中运行人工智能模型需要可扩展、可靠的基础设施。 具有 GPU 支持的 Kubernetes 为 GPU 工作负载提供自动扩展、运行状况监控和资源管理。 本指南将引导您设置可用于生产的 Kubernetes GPU 集群。
先决条件
- Kubernetes 1.28+ 集群（EKS、GKE 或裸机）
- NVIDIA GPU（A100、H100 或 B200）
- 安装了 kubectl 和 Helm
- 基本的 Kubernetes 知识
## 步骤 1：安装 NVIDIA GPU Operator
GPU Operator 可自动管理所有 NVIDIA 软件组件：
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验证 GPU 检测：
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## 步骤2：配置GPU资源调度
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## 步骤 3：部署 Triton 推理服务器
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## 步骤4：自动伸缩配置
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## 步骤 5：监控
部署Prometheus和Grafana进行GPU监控：
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要监控的关键指标： - 每个 Pod 的 GPU 利用率 - GPU 内存使用情况 - 推理延迟（P50、P95、P99） - 请求吞吐量 - 队列深度
## 故障排除
- 未检测到 GPU：确保 GPU Operator Pod 正在运行，检查节点标签
- OOM 杀死：增加内存限制，或减少模型批量大小
- 推理缓慢：检查 GPU 利用率，确保使用 TensorRT 优化模型
- 扩展问题：验证是否正在收集 HPA 指标，检查 DCGM 导出器
## 结论
Kubernetes GPU 集群为可扩展的 AI 模型服务提供了基础。 通过适当的自动扩展、监控和资源管理，您可以为数千个并发用户可靠地提供 AI 模型。
要点
- GPU Operator 简化了 NVIDIA 驱动程序和工具包管理
- Triton Inference Server支持多种模型框架
- 基于 GPU 利用率的自动缩放优化成本
- 监控对于生产 GPU 工作负载至关重要