引言
Kubernetes 作為雲原生計算的核心基礎架構，近年來持續演進以適應專用應用工作負載的需求。隨著 AI/ML 與 HPC（高性能計算）領域的快速發展，傳統 Kubernetes 的設計在資源管理、排程效率與硬件抽象層面面臨新挑戰。本文探討 Kubernetes 如何透過標準化、工具整合與社區合作，逐步適應 AI/ML 與 HPC 的複雜工作負載需求，並分析其技術特性與未來發展方向。
主要內容
技術定義與核心概念
Kubernetes 是一個開源的容器編排系統，用於自動化部署、擴展和管理容器化應用。在 AI/ML 與 HPC 領域，Kubernetes 需要處理高計算密度的專用工作負載，例如 GPU/TPU 加速的訓練任務、分佈式存儲系統（如 EFS、FSX）以及大規模並行計算（HPC）。為此，Kubernetes 透過硬件抽象層、資源排程機制與框架整合，逐步擴展其功能以支持這些場景。
關鍵特性與功能
硬件抽象與標準化：
- Kubernetes 推動硬件抽象層的標準化，支援 GPU、TPU 等加速器的資源管理，並與 CNCF 沙箱專案合作，確保不同硬件的兼容性。
- 透過 Operator 模式整合數據處理框架（如 Spark、Flink、Trino），簡化 AI/ML 工作負載的部署流程。
資源管理與排程優化：
- 拓撲感知排程：開發 Gang Scheduling、Co-scheduling 等插件，支援 AI/ML 工作負載的資源分配與依賴管理。
- 批次排程與故障恢復：工具如 Volcano、Q 提供 GPU/TPU 的故障轉移與資源回收機制，提升批次工作負載的可靠性。
- 狀態管理：確保 GPU 故障時能安全遷移工作負載，避免資料遺失。
關鍵技術與工具整合：
- Kaido 工具鏈：作為 CNCF 沙箱專案，提供 AI 管線的可組合架構，整合監測、GPU 節點健康檢查等功能。
- 節點健康監測：NVIDIA 的 Skyhook 與 Envy Sentinel 支援動態調整參數與節點狀態監測，提升系統穩定性。
- 雲端整合：AWS、Azure 等雲服務商透過 Kubernetes 提供 AI/ML 平臺，支援自訂排程與自動擴縮。
實際應用案例
- AI/ML 訓練與推理：透過 Kubernetes 管理 GPU/TPU 資源，結合 Kaido 工具鏈實現端到端的訓練流程，並利用 Skyhook 動態調整訓練參數以提升效能。
- HPC 分佈式計算：整合 PVPVC（Persistent Volume Provisioning）與分散式存儲，優化 Hadoop/Spark 的存儲效能，並透過 RDMA over InfiniBand 網路協議降低延遲。
- 雲端資源管理：利用 GKE、AKS 等雲端 Kubernetes 服務，實現跨雲端的 GPU/TPU 資源動態分配與自動擴縮。
技術優勢與挑戰
優勢：
- 靈活性與可擴展性：Kubernetes 的模組化設計允許根據不同工作負載需求進行定製化擴展。
- 社區與生態系整合：CNCF 社群與 NVIDIA、AWS 等企業合作，推動開源專案（如 Skyhook、Envy Sentinel）解決共通問題。
- 標準化趨勢：透過定義統一的 API 與監控標準（如 Prometheus、Grafana），提升跨雲端與跨加速器的管理效率。
挑戰：
- 資源效率優化：GPU/TPU 的利用率仍需進一步提升，社群正在探索分區使用、緩存技術與批次排程策略。
- 複雜依賴管理：AI/ML 訓練與推理流程涉及 DAG 任務，需 Kubernetes 支援更精細的依賴關係管理。
- 排程器碎片化：現有排程器（如 Gang Scheduling）的定製化趨勢可能導致生態系碎片化，需推動標準化。
總結
Kubernetes 在 AI/ML 與 HPC 領域的演進，體現了其作為雲原生基礎架構的適應性與擴展性。透過硬件抽象、資源排程優化與工具整合，Kubernetes 逐步解決專用工作負載的挑戰。未來，社區需持續推動標準化與生態系整合，以提升跨雲端、跨加速器的管理效率。對於開發者與企業而言，結合 Kubernetes 的模組化設計與 CNCF 社群資源，將是實現高效 AI/ML 與 HPC 解決方案的關鍵。