为GPU应用配置节点自动伸缩
在进行AI模型训练、推理或科学计算等GPU计算密集型任务时,工作负载常呈现显著波动,同时GPU硬件成本较高。通过为集群创建支持自动伸缩的GPU节点池,可根据实际资源需求动态增减节点数量,实现按需使用与弹性调度,有效提升GPU资源利用率并降低运维成本。
ACK集群巡检APIServer绑定的CLB端口监听配置正常
ACK集群巡检的检测项“APIServer CLB 6443 端口监听配置异常”无风险,视为“合规”。规则通过获取最后一次巡检报告结果作为检测依据,如果集群未开通巡检配置评估为“不适用”;如果集群开通了配置,但是运行的巡检任务不存在或者运行最后一次任务未结束,评估为“无数据”。
ACK集群节点池伸缩配置可用性检测
检测ACK集群巡检中的“节点池伸缩配置不可用”风险项。当此巡检项无风险时,视为“合规”。规则通过获取最后一次巡检报告结果作为检测依据,如果集群未开通巡检配置评估为“不适用”。
配置混合云节点池DNS解析
混合云节点池如通过云上CoreDNS解析域名,频繁的访问会加重专线负载,还可能出现因专线不稳定导致的域名解析失败,配置NodeLocal DNSCache可减少这些问题的影响。
使用Gateway with Inference Extension为SGLang PD分离服务配置推理路由
Prefill/Decode分离架构(PD分离),是当前主流的LLM推理优化技术,通过将LLM推理中的两个核心阶段解耦并分开部署在不同GPU上,避免资源争抢,从而显著降低TPOT,提升系统吞吐。本文以Qwen3-32B模型为例,演示如何通过Gateway with Inference Extension为部署在ACK中的SGLang PD分离架构模型推理服务。
在Kubernetes中,用于生成日志的Job配置中的apiVersion和kind分别是什么?
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kubernetes 的Job 的并行执行 配置
在Kubernetes中,Job是一种用于批处理任务的Controller对象。如果你想要配置Job以支持并行执行,可以使用Job的.spec.parallelism字段。这个字段定义了Job中可以并行运行的Pod的最大数量。 下面是一个简单的Job定义,其中包含了.spec.parallelism字段: apiVersion: batch...
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