在共享 GPU 基礎架構上隔離 Kubernetes 租戶

💡了解如何在隔離 Kubernetes 租戶的同時，有效共享昂貴的 GPU 容量。

⚡ 30-Second TL;DR

有什麼變化

每個團隊配置專用 Kubernetes 叢集，可能會提供超出組織實際需求的隔離程度。

為什麼重要

這項指南適合營運多團隊 AI 平台的企業，尤其是 GPU 成本高昂且必須謹慎管理租戶邊界的環境。更完善的隔離模型可能降低管理衝突，同時提升 GPU 使用率與資源責任歸屬。

下一步行動

參考 NVIDIA 的指南，在測試環境建立隔離租戶 Kubernetes 設計，並在正式部署前驗證 CRD、RBAC 與團隊 GPU 配額的運作方式。

誰應關注：Enterprise & Security Teams

AI-generated analysis for this event.

•NVIDIA 透過 Multi-Instance GPU (MIG) 技術，在硬體層級實現 GPU 分割，確保不同租戶間的記憶體與運算資源完全隔離，防止單一租戶佔用過多資源。
•Kubernetes 的 Namespace 隔離機制通常不足以處理 GPU 資源的排程與安全，因此需要結合 NVIDIA GPU Operator 與裝置外掛程式 (Device Plugin) 來進行資源分配。
•透過 Kubernetes 的資源配額 (Resource Quotas) 與優先權類別 (PriorityClasses)，管理員可以針對不同租戶設定 GPU 使用上限，解決跨團隊預算分配問題。
•利用 Cluster API 或虛擬叢集技術 (如 vCluster)，可以在單一實體叢集上建立多個邏輯隔離的控制平面，從而解決 CRD 版本衝突與 RBAC 權限管理複雜化的問題。
•共享 GPU 基礎架構的監控挑戰可透過 NVIDIA DCGM (Data Center GPU Manager) 結合 Prometheus 與 Grafana 實現，提供細粒度的租戶級效能指標追蹤。

📊 競品分析▸ Show

特性	NVIDIA (MIG + K8s)	Run:ai	VMware Tanzu
資源隔離	硬體級 (MIG)	軟體排程器	虛擬化層 (vSphere)
叢集管理	原生 K8s 整合	抽象化排程層	企業級虛擬化整合
適用場景	高效能運算/AI 訓練	混合雲 AI 資源調度	企業 IT 標準化
價格模式	硬體綁定/開源工具	授權訂閱制	企業授權

MIG 技術將 A100/H100 GPU 切割為多個獨立執行個體，每個執行個體擁有專屬的記憶體與串流多處理器 (SM)。
Kubernetes Device Plugin 負責向 K8s API Server 宣告 GPU 資源，並透過擴充資源 (Extended Resources) 進行排程。
虛擬叢集 (vCluster) 技術透過在現有叢集內部署輕量級 API Server，實現租戶間 CRD 與 RBAC 的完全隔離。
NVIDIA GPU Operator 自動化管理 GPU 驅動程式、容器執行階段與監控堆疊的部署與生命週期。

GPU 資源虛擬化將成為企業 AI 基礎架構的標準配置。

隨著 GPU 成本上升，企業必須透過更細緻的資源切分技術來提升硬體利用率並降低營運成本。

Kubernetes 租戶隔離技術將從軟體層轉向硬體輔助隔離。

單純的軟體隔離無法滿足高安全性與效能穩定性的需求，硬體級隔離技術將成為多租戶環境的必要條件。

2020-05

NVIDIA 發表 Ampere 架構與 Multi-Instance GPU (MIG) 技術

2021-03

NVIDIA 發布 GPU Operator，簡化 Kubernetes 上的 GPU 叢集管理

2023-09

NVIDIA 強化 Kubernetes 雲端原生生態系支援，推動多租戶隔離解決方案

AI 週報

閱讀本週精選 AI 大事摘要 →

同主題

探索 #gpu-sharing

同產品

更多關於 nvidia-gpu-infrastructure

同來源

最新來自 NVIDIA Developer Blog

AI 策展新聞聚合。所有內容版權歸原始發布者所有。
原始來源： NVIDIA Developer Blog ↗