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。
在ACK集群中使用Gateway with Inference Extension路由外部MaaS服务
当 ACK 集群对接外部 MaaS 服务（如百炼）时，为统一处理 API 密钥和请求路径，可基于AI推理网关（Gateway with Inference Extension），配置路由规则（HTTPRoute），实现请求凭证的自动注入及URL重写，从而快速集成模型服务。
使用DRA调度GPU
在AI训练和推理场景中，当多个应用需要共享GPU资源时，为突破传统设备插件的调度限制，可在ACK集群中部署NVIDIA DRA驱动，通过Kubernetes DRA API实现Pod间GPU动态分配与细粒度资源控制，提升GPU利用率并降低成本。
从单集群到多集群的快速无损转型：ACK One 多集群应用分发
概述 在云原生时代，随着业务的发展（如业务遍布全球、已达单一集群承载上限）、单地域资源不足（如 GPU），容灾需求的迫切、安全合规的要求等原因，越来越多的用户采用多 Kubernetes 集群来承载业务。分布式云容器平台 ACK One【1】 的多集群应用分发【2】可以按多样的策略（静态权重、动态资源调度、Gang 调度等），分发舰队中的 Kubernetes 资源到...
从单集群到多集群的快速无损转型：ACK One 多集群应用分发
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