#码力全开·技术π对#Google Kubernetes Engine(GKE)中如何优化GPU资源调度以降低AI训练成本?

Google Kubernetes Engine(GKE)中如何优化GPU资源调度以降低AI训练成本?

GKE
mb6536464c40f61
2025-05-28 14:19:53
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Jimaks
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在Google Kubernetes Engine(GKE)中优化GPU资源调度以降低AI训练成本,可以采取以下措施:

  1. 使用GPU共享:启用GPU时间片调度,允许多个任务共享同一块GPU资源,提高利用率。
  2. 优先级与抢占机制:设置不同任务的优先级,确保高优先级任务能及时获得GPU资源,低优先级任务可被抢占以释放资源。
  3. 自动扩缩容:结合HPA(Horizontal Pod Autoscaler)和自定义指标,根据负载动态调整Pod数量,减少空闲GPU资源。
  4. 选择合适的GPU类型:根据任务需求选择性价比高的GPU型号,避免过度配置。
  5. 使用Spot VM实例:使用Google Cloud的Preemptible VM或Spot VM实例运行非关键任务,显著降低成本。
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2025-05-29 08:22:20
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