kubernetes 调度昂贵的资源

Question

我们有一个 Kubernetes 集群。

现在我们想用 GPU 节点扩展它（这样这将是 Kubernetes 集群中唯一拥有 GPU 的节点）。

我们希望避免 Kubernetes 在这些节点上安排 pods，除非它们需要 GPU。

并非我们所有的管道都可以使用 GPU。绝大多数仍然只是 CPU-heavy。

带有 GPU 的服务器可能非常昂贵（例如，Nvidia DGX 可能高达每台服务器 150 美元/k）。

如果我们只是将 DGX 节点添加到 Kubernetes 集群，那么 Kubernetes 也会在那里调度非 GPU 工作负载，这将是一种资源浪费（例如，其他需要 GPU 的稍后调度的作业，可能有其他那里的非 GPU 资源已经耗尽，例如 CPU 和内存，因此他们必须等待非 GPU jobs/containers 完成。

是否有一种方法可以在 Kubernetes 中自定义 GPU 资源调度，以便它只在那些需要 GPU 的昂贵节点上调度 pods？如果他们不这样做，他们可能不得不等待其他非 GPU 资源的可用性，例如 CPU 和非 GPU 服务器上的内存...

谢谢。

Answer 1

您可以为此使用标签和标签选择器。 kubernates docs

更新：例子

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: with-gpu-antiAffinity
spec:
  affinity:
    podAntiAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - weight: 100
        podAffinityTerm:
          labelSelector:
            matchExpressions:
            - key: resources
              operator: In
              values:
              - cpu-only

Answer 2

为您的节点使用标签和标签选择器是正确的。但是你需要在 pods.

上使用 NodeAffinity

像这样：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: run-with-gpu
spec:
  affinity:
    nodeAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
        nodeSelectorTerms:
        - matchExpressions:
          - key: kubernetes.io/node-type
            operator: In
            values:
            - gpu
  containers:
  - name: your-gpu-workload
    image: mygpuimage

此外，将标签附加到您的 GPU 节点：

$ kubectl label nodes <node-name> kubernetes.io/node-type=gpu

kubernetes 调度昂贵的资源

kubernetes scheduling for expensive resources

gpu

resource-scheduling

docker

kubernetes