在大规模分布式训练场景下，Kubernetes集群资源调度优化是提升训练效率的关键环节。本文分享一套基于Kubernetes的资源调度优化方案。
核心问题分析 在实际部署中，我们发现默认的kube-scheduler存在资源碎片化和调度延迟问题。通过观察Pod状态，发现频繁出现"Pending"状态的Pod，主要原因是节点资源不足但调度器未能有效识别可用资源。
优化策略与实施步骤
- 自定义调度器部署：
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/kubernetes-sigs/scheduler-plugins/master/config/scheduler.yaml
- 资源请求调整：针对训练作业，建议将requests设置为实际使用量的80-90%，避免过度预留。
- 节点污点容忍配置：
nodeSelector:
node.kubernetes.io/instance-type: gpu
tolerations:
- key: "nvidia.com/gpu"
operator: "Exists"
effect: "NoSchedule"
- 资源配额管理：
kubectl create resourcequota train-quota --hard=cpu=8000,memory=32Gi,pods=500
- 监控与调优：通过Prometheus采集调度延迟指标，建议将平均调度时间控制在10秒以内。
该方案已在多个训练集群中验证，可将资源利用率提升约30%，显著缩短训练等待时间。
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