GPU集群资源调度系统部署踩坑记录
在大模型微调和部署实践中，GPU资源调度系统的稳定性直接影响训练效率。本文记录了在Kubernetes环境下部署NVIDIA Kubernetes调度器（nvidia-device-plugin）和KubeRay时遇到的主要问题及解决方案。
问题一：Device Plugin未正确识别GPU
现象：Pod申请GPU资源但始终处于Pending状态，kubectl describe显示"0/1 nodes are available"。
排查步骤：
# 检查节点状态
kubectl get nodes -o wide
# 检查设备插件是否运行
kubectl get pods -n kube-system | grep nvidia
解决方案：
- 确保安装了正确版本的NVIDIA驱动（470+）
- 重启kubelet服务
- 重新部署device-plugin
kubectl delete ds -n kube-system nvidia-device-plugin
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/k8s-device-plugin/v0.12.3/nvidia-device-plugin.yaml
问题二：资源请求与限制不匹配导致调度失败
现象：Pod被调度到节点但无法启动，显示资源不足。
配置建议：
resources:
requests:
nvidia.com/gpu: 1
memory: 16Gi
limits:
nvidia.com/gpu: 1
memory: 16Gi
最佳实践总结
- 始终验证驱动版本与插件版本兼容性
- 使用helm管理复杂部署
- 定期监控GPU使用率和调度延迟
该部署方案适用于需要大规模分布式训练的场景，建议结合Prometheus进行监控。
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