基于Kubernetes的分布式训练资源弹性伸缩实践

在分布式大模型训练中，资源弹性伸缩是提升集群利用率和降低成本的关键优化手段。本文基于Kubernetes平台，分享一套可复现的弹性伸缩实践方案。

核心思路 我们采用Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 结合自定义指标实现动态扩缩容。通过监控训练任务的GPU利用率（目标80%）和队列长度，动态调整Worker副本数。

配置步骤：

创建自定义指标API服务

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
  name: gpu-metrics
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: gpu-exporter
  endpoints:
  - port: http-metrics

配置HPA策略

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: distributed-train-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: worker-deployment
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 20
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 80
  - type: Pods
    pods:
      metricName: queue_length
      target:
        type: Value
        value: "10"

优化建议：

初始副本数设置为2，避免资源浪费
队列长度阈值设为10，平衡吞吐与延迟
建议使用Prometheus作为指标采集器，配合Grafana进行监控

该方案已在多个训练任务中验证，平均资源利用率提升35%，成本降低约20%。

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