Kubernetes GPU Optimization: How to Cut GPU Waste Without Slowing Workloads

Average GPU utilization in Kubernetes clusters sits at just 5%, far below CPU and memory. Four structural waste patterns drive this: idle GPU nodes with no lifecycle automation, oversized whole-GPU allocation, one workload per physical GPU, and everything running on-demand. The post covers MIG partitioning (hardware-isolated instances on A100/H100/H200), time-slicing (CUDA context switching with no memory isolation), Spot instance automation, and Dynamic Resource Allocation (GA in Kubernetes 1.34). Includes copy-pasteable YAML for GPU Operator time-slicing config, MIG profiles, DCGM alert rules, and a DRA ResourceClaimTemplate. A decision table compares MIG vs. time-slicing vs. DRA across isolation, density, and operational complexity. Combining time-slicing with Spot can reduce per-developer GPU costs by ~90%. A sequenced five-step implementation approach is provided, starting with DCGM observability before making any changes.

Nguồn: https://cast.ai/blog/kubernetes-gpu-optimization. 8sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.

Đề xuất cho bạn

Percona Blog13 Hot6 phút2 ngày trướcAI

Why I haven’t run my databases on Kubernetes

Bài viết phân tích và bác bỏ những lo ngại phổ biến khi chạy cơ sở dữ liệu trên Kubernetes như quản lý workloads stateful, an toàn dữ liệu khi pod/node gặp sự cố, hiệu suất overhead và độ phức tạp vận hành. Tác giả cho rằng Kubernetes đã trưởng thành với StatefulSets, PersistentVolumes, CSI cùng Operators giúp tự động hóa các thao tác Day-2 phức tạp, khiến hầu hết các phản đối trước đây không còn hợp lệ.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách Kubernetes hiện đại đã giải quyết những lo ngại truyền thống về quản lý cơ sở dữ liệu, từ việc bảo mật dữ liệu trong các sự kiện thất bại đến tối ưu hóa hiệu suất và tự động hóa các công việc vận hành phức tạp.

#kubernetes