K8s 上的 GPU 调度:从 Device Plugin 到 Kueue/Volcano 的推理集群资源管理
推理集群的利用率为什么普遍只有 30%-50%?大多数时候不是模型不够强,而是调度层把 GPU 当成了「特别大号的 CPU」。这张卡该不该给、给多少、和谁共享、抢占了谁——每一步都决定你是多跑一倍任务,还是天天看着显存碎片和排队干瞪眼。
上一篇Linux VRAM overcommit 与显存超卖讲了单机层面的显存管理,这篇往上一层:K8s 集群里 GPU 是怎么被调度、切分和排队的。面向要搭推理集群的 SRE / 平台工程师,从 Device Plugin 讲到 Kueue、Volcano,附可直接抄的 YAML。