救命！我的 K8s GPU 節(jié)點被 AI 訓練“吃”崩了！三招讓運維和開發(fā)握手言和
作者：劉俊夏
在現(xiàn)在的 AI 大模型的橫行時代，如果你們公司的關聯(lián)著 AI 大模型的 K8s 集群資源出現(xiàn)了問題，你們應該如何解決呢？
引言
在現(xiàn)在的 AI 大模型的橫行時代，如果你們公司的關聯(lián)著 AI 大模型的 K8s 集群資源出現(xiàn)了問題，你們應該如何解決呢？
開始
一、場景深度拆解：GPU節(jié)點的內存迷宮
1.1 GPU節(jié)點的資源隔離特性
GPU節(jié)點資源池：
├─ 設備資源（顯存）：由NVIDIA/k8s-device-plugin管理，顯存分配嚴格隔離
├─ 系統(tǒng)內存：受cgroups控制，進程間可能發(fā)生隱性爭搶
└─ 內核資源：Page Cache、Socket Buffer等共享區(qū)域易被忽視1.2 典型矛盾點分析
圖片
二、技術診斷：四步定位資源黑洞
2.1 節(jié)點級診斷（kubectl describe node）
# 查看節(jié)點資源分配詳情
kubectl describe node gpu-node-01 | grep -A 15 "Allocated resources"
---
Allocated resources:
(Total limits may be over 100 percent)
Resource Requests Limits
-------- -------- ------
cpu 48 (61%) 60 (76%)
memory 128Gi (85%) 150Gi (99%)
ephemeral-storage 0 (0%) 0 (0%)
hugepages-1Gi 0 (0%) 0 (0%)
nvidia.com/gpu 8 8關鍵字段解析：
? Memory Limits總和接近100%：存在超售風險
? nvidia.com/gpu無超分：顯存隔離正常
? 實際使用量（需結合監(jiān)控）：可能出現(xiàn)請求/限制設置不合理
2.2 Pod級內存分析（結合docker stats）
# 獲取容器級實時內存占用
docker stats --no-stream --format "{{.Name}}\t{{.MemUsage}}"
---
ai-training-pod-1 15.2GiB / 16GiB
data-preprocess-pod 62GiB / 64GiB # 異常點！
model-serving-pod 3GiB / 4GiB異常識別技巧：
? 非GPU負載內存膨脹：如數(shù)據預處理Pod占用62GiB
? 內存用量接近Limit：觸發(fā)cgroup OOM的風險極高
2.3 內核級內存審計
# 查看Slab內存分配
cat /proc/meminfo | grep -E "SReclaimable|SUnreclaim"
---
SReclaimable: 123456 kB # 可回收內核對象
SUnreclaim: 789012 kB # 不可回收部分
# 檢查Page Cache占用
free -h | grep -E "total|Mem"
---
total used free shared buff/cache available
Mem: 251Gi 234Gi 2.0Gi 1.5Gi 14Gi 3.5Gi診斷結論：
? buff/cache異常低：Page Cache被強制回收，說明內存壓力極大
? SUnreclaim過高：可能存在內核對象泄漏
2.4 進程級內存分布
# 按內存排序進程
ps aux --sort=-%mem | head -n 5
---
USER PID %CPU %MEM VSZ RSS COMMAND
ai 1234 320 25% 100.3g 62g /usr/bin/python train.py # 數(shù)據預處理進程三、跨團隊協(xié)作：如何用數(shù)據說服各方
3.1 制作可視化證據鏈
// 提交給AI團隊的證據報告示例
{
"timestamp":"2024-03-20T14:00:00Z",
"node":"gpu-node-01",
"incident":"OOM Kill",
"evidence":{
"system_memory":{
"total":"251Gi",
"used":"234Gi (93.2%)",
"process_breakdown":{
"ai-training":"62Gi",
"data-preprocess":"128Gi",// 異常點！
"kernel":"44Gi"
}
},
"gpu_memory":{
"total":"80Gi",
"used":"64Gi (80%)"
}
}
}3.2 爭議焦點應對話術
? AI團隊質疑："我們的模型顯存需求確實在合理范圍內"
? 運維團隊回應：
"數(shù)據顯示數(shù)據預處理階段的pandas操作占用了128Gi系統(tǒng)內存，這是顯存之外的獨立消耗。建議：
- 1. 為數(shù)據預處理Pod添加內存限制
- 2. 使用Dask替代pandas進行分塊處理
- 3. 增加預處理節(jié)點專項資源池"
四、緊急調度方案：三線應急措施
4.1 第一優(yōu)先級：防止級聯(lián)故障
# 臨時驅逐非核心Pod（需確認業(yè)務容忍度）
kubectl drain gpu-node-01 --ignore-daemonsets --delete-emptydir-data --force
# 設置驅逐保護閾值
kubectl edit node gpu-node-01
---
apiVersion: v1
kind: Node
metadata:
annotations:
node.kubernetes.io/memory-pressure: "false" # 關閉kubelet驅逐4.2 第二優(yōu)先級：關鍵負載保障
# 為AI訓練Pod設置最高優(yōu)先級
apiVersion: scheduling.k8s.io/v1
kind: PriorityClass
metadata:
name: ultra-high-priority
value: 1000000
globalDefault: false
description: "用于關鍵AI訓練任務"
# 應用優(yōu)先級到Pod
spec:
priorityClassName: ultra-high-priority
containers:
- name: ai-training
resources:
limits:
memory: 16Gi
nvidia.com/gpu: 1
requests:
memory: 14Gi # 留出2Gi緩沖空間4.3 第三優(yōu)先級：資源約束優(yōu)化
# 數(shù)據預處理Pod的資源限制示例
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: data-preprocess
spec:
template:
spec:
containers:
- name: preprocess
resources:
limits:
memory: 32Gi # 原64Gi減半
cpu: "8"
requests:
memory: 28Gi
cpu: "6"
env:
- name: OMP_NUM_THREADS # 控制OpenMP并行度
value: "4"五、長效機制建設
5.1 資源配額分級策略
# 按團隊劃分GPU資源池
apiVersion: quotas.openshift.io/v1
kind: ClusterResourceQuota
metadata:
name: ai-team-quota
spec:
quota:
hard:
requests.nvidia.com/gpu: "16"
limits.memory: 200Gi
selector:
annotations:
team: ai5.2 動態(tài)調度優(yōu)化
# 使用Descheduler平衡負載
kubectl apply -f https://github.com/kubernetes-sigs/descheduler/raw/master/kubernetes/base/crds/cluster-crd.yaml
# 配置策略文件
apiVersion: descheduler/v1alpha1
kind: DeschedulerPolicy
strategies:
HighMemoryUtilization:
enabled: true
params:
nodeMemoryUtilizationThresholds:
thresholds:
memory: 855.3 監(jiān)控體系增強
# Prometheus告警規(guī)則示例
- alert: MemoryFragmentation
expr: (node_memory_SUnreclaim / node_memory_MemTotal) > 0.3
for: 30m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: "節(jié)點 {{ $labels.instance }} 內核內存碎片過高"六、根因修復建議
6.1 代碼級優(yōu)化
# 數(shù)據預處理內存優(yōu)化技巧
import dask.dataframe as dd # 替代pandas
# 分塊讀取數(shù)據
ddf = dd.read_parquet('input/', blocksize="256MB")
result = ddf.map_partitions(process_partition)6.2 內核參數(shù)調優(yōu)
# 調整vm.swappiness減少OOM概率
echo 'vm.swappiness=10' >> /etc/sysctl.conf
# 擴大TCP緩沖區(qū)預防內核泄漏
echo 'net.ipv4.tcp_mem = 10240 87380 134217728' >> /etc/sysctl.conf6.3 硬件層解決方案
? 內存擴展：升級節(jié)點至1TB內存
? 存儲加速：配置Intel Optane持久內存作為Swap
? 分離部署：獨立數(shù)據預處理節(jié)點池
七、跨部門協(xié)作SOP
圖片
通過以上方案，可將原本需要跨部門多日爭論的問題壓縮到4小時內解決，并建立預防性機制。具體實施時需根據業(yè)務場景調整參數(shù)，如需某環(huán)節(jié)的詳細操作手冊可進一步展開。
責任編輯：武曉燕
來源：
云原生運維圈
