Планируем GPU-нагрузку в Kubernetes: от стандартных механизмов до кастомных решений

Привет, Хабр! Меня зовут Макарий, и как Senior SRE в Yandex Cloud я не только участвовал в разработке Managed Service for Kubernetes, но и всегда любил в свободное время посмотреть, что интересного понавыпускали для «кубика». Kubernetes, как де‑факто стандарт оркестрации контейнеров, предлагает базовые механизмы для управления вычислительными ресурсами. Однако стандартный планировщик Kubernetes (kube‑scheduler) разрабатывался с учётом общих принципов балансировки нагрузки и не специализирован для уникальных особенностей рабочих GPU‑нагрузок.
Предлагаю рассмотреть весь спектр возможностей — от встроенных механизмов шедулинга K8s до специализированных планировщиков, таких как Volcano, Apache YuniKorn и KAI‑Scheduler. Проанализирую конкретные сценарии, в которых каждый из этих инструментов демонстрирует свои преимущества, и предложу рекомендации по выбору оптимального решения для ваших рабочих GPU‑нагрузок.



























