揭秘DeepSeek：Kubernetes+Slurm混合调度架构如何炼成AI算力？

摘要：在超大规模AI训练场景中，如何实现GPU资源的精细化调度？DeepSeek创新性地将Kubernetes的容器编排能力与Slurm的高性能计算作业调度相结合，构建出兼顾灵活性与效率的混合调度系统。本文深入解析其核心设计原理与落地实践。

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一、为什么需要混合调度？

在AI研发场景中，存在两类典型工作负载：

负载类型	特点	代表场景
在线服务	长期运行、弹性伸缩	模型API服务、实时推理
离线训练	短时高耗、强隔离需求	千卡级大模型训练任务

传统方案痛点：

• 单一使用K8s管理训练任务时，缺乏对MPI作业的原生支持

• 仅用Slurm调度难以满足微服务化部署需求

DeepSeek解法：
分层调度架构——K8s管控在线服务，Slurm调度离线训练，通过统一资源池实现动态分配。

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二、核心架构设计

2.1 系统拓扑

+-----------------------+
|   User Job Submission |
+----------+------------+
           |
           v
+----------+------------+
|  Slurm Workload Manager|  # 负责Batch Job调度
|  (集成K8s Custom Plugin)|
+----------+------------+
           |
           v
+----------+------------+
| Kubernetes Master     |  # 管理Pod生命周期
| (扩展ResourceQuota策略)|
+----------+------------+
           |
           v
+----------+------------+
|  GPU裸金属节点         |
|  (NVIDIA MIG技术分区)  |
+-----------------------+

2.2 关键组件交互

结语：Kubernetes与Slurm的深度融合，为AI算力调度提供了新范式。这种混合架构既保留了HPC领域的高效性，又继承了云原生的弹性能力，将成为下一代AI基础设施的重要支柱。

1. 资源抽象层

   • 通过Node Feature Discovery (NFD) 标记GPU类型（如A100-80G）

   • 使用DevicePlugin 将GPU卡细分为MIG实例（例如1g.10gb）

2. 调度决策流

   # 当用户提交Slurm作业时：
   if job_type == "MPI训练任务":
       Slurm调用k8s-slurm插件 → 转换为K8s Job CRD
       Volcano调度器介入 → 根据Gang Scheduling策略分配整组GPU
   else:
       直接由K8s默认调度器处理

   资源抢占机制

3. 定义PriorityClass实现分级抢占

   apiVersion: scheduling.k8s.io/v1
   kind: PriorityClass
   metadata:
     name: slurm-high-priority
   value: 1000000  # 训练任务优先级
   preemptionPolicy: Never  # 禁止被抢占

   三、实战配置示例

   3.1 部署Slurm Operator

   # 使用Helm部署Slurm集群
   helm install slurm-operator \
     --set slurmdbd.enabled=true \
     --set slurmctld.enabled=true \
     --set slurmd.enabled=true \
     slurm-operator/slurm-operator

   3.2 定义混合资源配额

   # quotas.yaml
   apiVersion: v1
   kind: ResourceQuota
   metadata:
     name: gpu-quota
   spec:
     hard:
       requests.nvidia.com/gpu: "64"
     scopeSelector:
       matchExpressions:
       - operator: In
         scopeName: PriorityClass 
         values: ["slurm-high-priority"]  # 为Slurm任务保留专用配额

   3.3 提交跨架构任务

   # 提交Slurm作业（自动转换为K8s Job）
   sbatch -N 4 --gres=gpu:8 <

   四、性能优化实践

   4.1 通信加速方案

   技术方案	延迟对比	适用场景
   默认TCP协议	120μs/packet	小规模数据传输
   RDMA over Converged Ethernet (RoCE)	8μs/packet	跨节点AllReduce操作

   配置方法：

   # 启用K8s RDMA支持
   kubectl label nodes node-1 feature.node.kubernetes.io/rdma.capable=true

   4.2 弹性伸缩策略

   基于Prometheus指标触发自动扩缩容：

   # hpa-config.yaml
   apiVersion: autoscaling/v2
   kind: HorizontalPodAutoscaler
   metadata:
     name: training-job-scaler
   spec:
     scaleTargetRef:
       apiVersion: batch/v1
       kind: Job
       name: resnet-training
     minReplicas: 4
     maxReplicas: 32
     metrics:
     - type: Pods
       pods:
         metric:
           name: nvidia_gpu_utilization
         target:
           type: AverageValue
           averageValue: 85%  # GPU利用率超85%触发扩容

   五、落地收益对比

   指标	纯K8s方案	混合调度方案	提升幅度
   作业排队时间	平均23分钟	≤5分钟	78%↓
   GPU碎片率	15%-20%	<5%	75%↓
   大规模作业成功率	83%	99.6%	16%↑

   客户案例：某自动驾驶公司采用该方案后，千卡任务启动时间从1.5小时缩短至8分钟！

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   六、未来演进方向

4. 异构资源统一调度
   整合CPU/FPGA资源到同一资源池，支持更复杂workload

5. AI4Scheduling
   应用强化学习算法预测资源需求，实现智能超调度

相关阅读：

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1. DeepSeek资源调度白皮书

2. K8s+Slurm性能调优实战