Kubernetes+AI：构建高效AI容器基础设施与实战案例

"《基于Kubernetes构建高效的AI容器底座》一文由百度基础架构的资深研发人员贺龙华撰写，主要探讨了如何利用Kubernetes这一容器编排平台来构建一个高效且适应AI行业需求的基础设施。文章首先分析了当前AI行业开发领域的现状，包括数据量的增大、模型复杂度提升以及对快速训练和大规模投入的需求。 AI开发基础设施面临着对高性能、高利用率和Serverless标准化的诉求，这表明企业希望在有限资源下实现最大效能。文章介绍了百度自主研发的软硬件一体的AI整体框架，如太行高性能计算实例、X-MAN、RDMA、GPU以及BOS+AI加速等技术，这些技术为AI工作负载提供了强大的支持。 Kubernetes（K8S）在此背景下成为主流，因为它结合了Docker容器的轻量化特性，能够共享宿主机的内核和关键库，比如cuDNN和硬件驱动，从而提高资源利用率。容器的环境一致性特性使得神经网络不同版本间的兼容性得到保障，对于深度学习应用尤为关键。 文章还强调了K8S在GPU场景中的优势，包括容器共享资源的灵活性、GPU资源的精细化管理和GPU架构感知调度，以及通过AIJobOperator和异构增强调度器进行灵活的GPU设备分配。AI监控和弹性/容错机制也得到了关注，如Gang策略、拓扑感知以及针对训练作业的资源队列管理。 在实际业务实践中，文章提到了加速引擎在推荐、NLP、语音等多样化场景中的广泛应用，并讨论了混部策略，如共享混部、抢占式调度和分时混部，旨在降低资源浪费、提高效率。对于商业大模型训练，Kubernetes+容器+GPU的组合可以节省高达4/5的资源，而在在线训练场景中，通过显存管理优化进一步提升了训练性能。 总结来说，《基于Kubernetes构建高效的AI容器底座》深入剖析了如何通过Kubernetes技术实现AI开发平台的标准化、高性能和弹性，以及在实际场景中如何进行优化和成本效益分析，为企业提供了一套完整且可扩展的AI容器基础设施解决方案。"