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K8S集群下的GPU调度
1、在人工智能领域，GPU资源对于各种机器学习、训练任务至关重要。本文将详细介绍如何在Kubernetes（K8S）集群环境下，实现POD访问并利用Node上的GPU资源。首先，Kubernetes本身支持设备插件（Device Plugin）功能，这使得Pod能够访问如GPU等特殊硬件资源。借助这一特性，K8S用户能更灵活地利用集群中的GPU资源。
2、阿里云gpushare-scheduler-extender：通过修改k8s调度器，实现GPU显存和计算资源的细粒度分配（如按MB划分显存），支持多Pod共享单卡且互不干扰。NVIDIA MIG（Multi-Instance GPU）：若硬件支持（如A100/A30显卡），可将单卡划分为多个独立实例，每个实例拥有专属显存和计算核心，但需内核驱动和CUDA版本支持。
3、在Kubernetes中，通过设备插件框架实现GPU资源的管理。NVIDIA提供了k8s-device-plugin用于Kubernetes环境下的GPU资源管理。为了支持时间分片，插件配置文件被扩展以支持多个资源副本，允许在同一GPU上调度多个工作负载。
4、高性能：支持每秒数千次写操作，满足K8S高频调度需求。
基于Linux自己初步搭建Kubernetes(k8s)集群基础,详细教程
1、初始化完成，用最后的提示命令 kubeadm join... 在node机器上加入集群即可。
2、首先，准备两台干净的CentOS 8 服务器，确保为集群搭建做好充分准备。设置主机名，便于后续配置和管理。接下来，确保服务器使用内网IP地址，避免使用公网IP，以免在配置集群时遇到无法连接的问题。可通过`ifconfig`命令查看内网IP。在两台服务器上设置主机映射，通过内网ping测试，确保可以互相访问。
3、本文提供了一份详尽的Kubernetes（k8s）集群安装部署教程，包括卸载、安装、配置和管理。 安装及配置首先，确保所有节点执行以下操作：清理旧的k8s安装、配置主机名、时间同步，禁用SELinux和Firewalld，关闭swap，启用网桥过滤和地址转发，安装Docker，并切换至国内镜像源。
4、统一使用Linux系统（如CentOS 7/8或Ubuntu 04+），关闭SELinux和Swap分区。集群搭建Master节点配置 主机名与网络：设置静态主机名（如master.example.com），并在/etc/hosts中配置节点IP映射。关闭防火墙（或开放必要端口：64410250、2379-2380等）。
互联网大厂k8s运维属于核心岗吗
1、K8s运维在互联网大厂中属于核心岗位，其重要性体现在技术定位、岗位需求及行业趋势三个层面，具体分析如下：技术定位：支撑企业IT系统的核心能力K8s（Kubernetes）作为云原生时代的核心技术，已成为企业基础设施的“操作系统”。
2、招聘市场现状K8s成核心技能：近几年运维岗位招聘中，K8s是重点关注技能，面试10家公司可能有9家会询问是否掌握K8s，未掌握该技能可能错失机会。薪资水平可观：从拉钩网招聘数据来看，工作3 - 5年且掌握K8s的运维人员，薪资范围普遍在20k - 30k。
3、运维岗位整体发展前景向好，但存在明显的两极分化趋势，低端基础运维岗位逐渐被替代，高端复合型运维人才缺口持续扩大，是当前科技领域的核心赛道之一。目前国内运维市场规模增速超过12%，2026年将突破1800亿元，全球自动化运维市场2025年规模达1580亿元，预计2030年将突破4000亿元。
4、运维工程师是负责保障系统稳定运行、优化系统性能并推动运维自动化的技术岗位，其核心职责涵盖故障处理、监控平台建设、自动化部署、性能优化及文档管理等方面，需具备系统原理、监控工具、分布式技术、编程能力及自动化思维等综合技能。
5、运维支持类部门该部门是驻场服务的基础技术保障核心，涵盖桌面系统运维管理岗（如JK2105岗位）和主机存储管理岗（如JK2120岗位）。其职责包括桌面系统部署、数据备份与恢复、故障快速响应等，需掌握Linux系统管理、数据库（Oracle/MySQL）运维及备份软件（NBU/鼎甲）操作技能。
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