簡介
在生產中執行人工智慧模型需要可擴充套件、可靠的基礎設施。 具有 GPU 支援的 Kubernetes 為 GPU 工作負載提供自動擴充套件、執行狀況監控和資源管理。 本指南將引導您設定可用於生產的 Kubernetes GPU 叢集。
先決條件
- Kubernetes 1.28+ 叢集（EKS、GKE 或裸機）
- NVIDIA GPU（A100、H100 或 B200）
- 安裝了 kubectl 和 Helm
- 基本的 Kubernetes 知識
## 步驟 1：安裝 NVIDIA GPU Operator
GPU Operator 可自動管理所有 NVIDIA 軟體元件：
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驗證 GPU 檢測：
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## 步驟2：配置GPU資源排程
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## 步驟 3：部署 Triton 推理伺服器
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## 步驟4：自動伸縮配置
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## 步驟 5：監控
部署Prometheus和Grafana進行GPU監控：
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要監控的關鍵指標： - 每個 Pod 的 GPU 利用率 - GPU 記憶體使用情況 - 推理延遲（P50、P95、P99） - 請求吞吐量 - 佇列深度
## 故障排除
- 未檢測到 GPU：確保 GPU Operator Pod 正在執行，檢查節點標籤
- OOM 殺死：增加記憶體限制，或減少模型批次大小
- 推理緩慢：檢查 GPU 利用率，確保使用 TensorRT 最佳化模型
- 擴充套件問題：驗證是否正在收集 HPA 指標，檢查 DCGM 匯出器
## 結論
Kubernetes GPU 叢集為可擴充套件的 AI 模型服務提供了基礎。 透過適當的自動擴充套件、監控和資源管理，您可以為數千個併發使用者可靠地提供 AI 模型。
要點
- GPU Operator 簡化了 NVIDIA 驅動程式和工具包管理
- Triton Inference Server支援多種模型框架
- 基於 GPU 利用率的自動縮放最佳化成本
- 監控對於生產 GPU 工作負載至關重要