本文主要描述如何通过volcano实现GPU资源的虚拟化。基于volcano官方文档整理。

1. 背景

随着大模型和AI的发展，GPU算力的需求越来越高，但是GPU成本高昂，对于小型工作负载，单个GPU可能造成资源浪费；而对于大型工作负载，单个GPU的算力又可能未被充分挖掘。因此需要通过GPU虚拟化的技术来提高GPU的利用率。

2. Volcano虚拟化方式

Volcano主要支持硬件和软件两种GPU共享模式，用以实现vGPU调度并满足不同的硬件能力与性能需求：

2.1. HAMI-core（基于软件的vGPU）

描述：通过VCUDA (一种CUDA API劫持技术) 对GPU核心与显存的使用进行限制，从而实现软件层面的虚拟GPU切片。

使用场景：适用于需要细粒度GPU共享的场景，兼容所有类型的GPU。

2.2. Dynamic MIG（硬件级GPU切片）

描述：采用NVIDIA的MIG (Multi-Instance GPU)技术，可将单个物理GPU分割为多个具备硬件级性能保障的隔离实例。

使用场景：尤其适用于对性能敏感的工作负载，要求GPU支持MIG特性（如A100、H100系列）。

2.3. 对比

模式	隔离级别	是否依赖MIG GPU	需注解指定模式	核心/显存控制方式	推荐应用场景
HAMI-core	软件 (VCUDA)	否	否	用户自定义 (核心/显存)	通用型工作负载
Dynamic MIG	硬件 (MIG)	是	是	MIG实例规格决定	对性能敏感的工作负载

3. 部署

1、部署volcano，参考：Volcano的使用

2、部署volcano-vgpu-device-plugin。

该组件是一个DaemonSet。

1 2	wget https://raw.githubusercontent.com/Project-HAMi/volcano-vgpu-device-plugin/refs/heads/main/volcano-vgpu-device-plugin.yml kubectl apply -f volcano-vgpu-device-plugin.yml

更改调度器配置:

kind: ConfigMap
apiVersion: v1
metadata:
  name: volcano-scheduler-configmap
  namespace: volcano-system
data:
  volcano-scheduler.conf: |
    actions: "enqueue, allocate, backfill"
    tiers:
    - plugins:
      - name: predicates
      - name: deviceshare
        arguments:
          deviceshare.VGPUEnable: true   # 启用vgpu插件
          deviceshare.SchedulePolicy: binpack  # 调度策略：binpack / spread

验证部署

# kubectl get node {node-name} -o yaml
# 查看是否有上报GPU资源
volcano.sh/vgpu-memory: "89424"
volcano.sh/vgpu-number: "8"

4. 使用

通过volcano.sh/vgpu-mode: "hami-core"来选择使用哪种虚拟化方式。

4.1. HAMI-core使用方法

pod yaml

kind: Pod
apiVersion: v1
metadata:
  name: hami-pod
  annotations:
    volcano.sh/vgpu-mode: "hami-core"  # 指定模式
spec:
  schedulerName: volcano
  containers:
  - name: cuda-container
    image: nvidia/cuda:9.0-devel
    resources:
      limits:
        volcano.sh/vgpu-number: 1    # 请求1张GPU卡
        volcano.sh/vgpu-cores: 50    # (可选)每个vGPU使用50%核心
        volcano.sh/vgpu-memory: 3000 # (可选)每个vGPU使用3G显存

4.2. Dynamic MIG使用方法

若需启用MIG (Multi-Instance GPU)模式，请在目标GPU节点上执行以下命令：

1	sudo nvidia-smi -mig 1

MIG实例规格配置（可选）：

volcano-vgpu-device-plugin会自动生成一套初始MIG配置，并存储于kube-system命名空间下的volcano-vgpu-device-config ConfigMap中。用户可按需自定义此配置。更多详情请参阅vgpu设备插件YAML文件。

带MIG注解的Pod配置示例：

kind: Pod
apiVersion: v1
metadata:
  name: mig-pod
  annotations:
    volcano.sh/vgpu-mode: "mig"
spec:
  schedulerName: volcano
  containers:
  - name: cuda-container
    image: nvidia/cuda:9.0-devel
    resources:
      limits:
        volcano.sh/vgpu-number: 1
        volcano.sh/vgpu-memory: 3000

注意：实际分配的显存大小取决于最匹配的MIG实例规格（例如：请求3GB显存，可能会分配到规格为5GB的MIG实例）。

参考：

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Volcano GPU虚拟化