Kubernetes-GPU-Cluster für KI-Training und Inferenz aufbauen

Der Aufbau eines Kubernetes-GPU-Clusters ist nicht dasselbe wie das Anschließen von GPUs an einige Worker-Knoten. Für KI-Training und Inferenz muss Kubernetes Beschleuniger sicher verfügbar machen, Jobs auf den richtigen Knoten platzieren, knappe Kapazitäten in Warteschlangen einreihen, Datensätze und Modellgewichte ausreichend nah an der Rechenleistung halten und Operatoren mitteilen, warum ein teurer Lauf fehlgeschlagen ist.

Die praktische Regel: Bauen Sie den kleinsten Kubernetes-GPU-Cluster, der die Arbeitslast nachweist, und erweitern Sie ihn erst, nachdem Scheduler, Treiber, Netzwerk, Speicher, Observability und Kostenmodell die Abnahmetests bestanden haben. Ein Cluster, der Wartezeit in der Queue, GPU-Auslastung, Wiederherstellungszeit von Checkpoints und Fehlerursachen nicht erklären kann, ist noch keine Produktionsinfrastruktur.

Dieser Leitfaden beschreibt die Architektur und das Betriebsmodell für einen Kubernetes-GPU-Cluster, der für KI-Training und Inferenz verwendet wird. Er behandelt Knotendesign, GPU-Bereitstellung, Warteschlangen, Workload-APIs, Observability, ein praktisches Kubernetes-GPU-Cluster-Diagramm, Verwaltungstools und die Fragen an Anbieter, die Sie stellen sollten, bevor Sie Kapazität mieten oder reservieren.

Wenn das Produkt nur Modellausgaben benötigt, vergleichen Sie zuerst eine Modell-API oder einen verwalteten Inferenzpfad. Wenn Sie benutzerdefinierte Gewichte, Kontrolle über die Platzierung, privates Serving, verteiltes Training oder die Verantwortung für reproduzierbare Benchmarks benötigen, kann ein Kubernetes-GPU-Cluster die richtige Control Plane sein.

Kubernetes-GPU-Cluster: Kurzantwort

Ein produktiver Kubernetes-GPU-Cluster besteht aus sechs Ebenen:

Die zentrale Designfrage lautet nicht: „Kann Kubernetes GPUs ausführen?“ Das kann es mit dem richtigen Device Plugin und Knotensetup. Die schwierigere Frage ist, ob Ihr KI-Infrastruktur-Kubernetes-GPU-Cluster GPUs unter realen Daten, realen Nutzern, realen Fehlern und realen Budgetbeschränkungen sinnvoll nutzen kann.

Kubernetes-GPU-Cluster-Diagramm

Verwenden Sie dieses Kubernetes-GPU-Cluster-Diagramm als Prüfmodell, bevor Sie Tools auswählen:

                 Entwickler / CI / Notebooks / API-Traffic
                                  |
                                  v
        +--------------------------------------------------+
        | Kubernetes-Control-Plane                         |
        | API-Server, Scheduler, RBAC, Admission, Secrets  |
        +--------------------------------------------------+
                                  |
                 +----------------+----------------+
                 |                                 |
                 v                                 v
        +------------------+              +------------------+
        | Queue-Ebene      |              | Plattform-Add-ons |
        | Kueue / Volcano  |              | GPU Operator,     |
        | Quotas, Cohorts, |              | Device Plugin,    |
        | Resource Flavors |              | DCGM Exporter     |
        +------------------+              +------------------+
                 |                                 |
                 +----------------+----------------+
                                  |
                                  v
        +--------------------------------------------------+
        | GPU-Worker-Node-Pools                            |
        | H100/H200/B200/A100/L40S/etc., CPU, RAM, NVMe,   |
        | NICs, CUDA/Runtime, Labels, Taints, Topologie    |
        +--------------------------------------------------+
                 |                 |                 |
                 v                 v                 v
        Trainings-Jobs        Inferenzdienste        Batch-Jobs
        PyTorch/JAX           vLLM/SGLang/Triton     Ray/Kubeflow
                 \                 |                 /
                  \                |                /
                   v               v               v
        +--------------------------------------------------+
        | Netzwerk- und Datenpfad                          |
        | Hochgeschwindigkeits-Fabric, Objektspeicher,      |
        | gemeinsames FS, Modellcache, Checkpoints,         |
        | Logs, Metriken, Backups                           |
        +--------------------------------------------------+

Dieses Diagramm ist bewusst einfach gehalten. Eine reale Kubernetes-GPU-Cluster-Architektur umfasst zusätzlich Load Balancer, private Registries, Service-Mesh-Grenzen, IAM, Artefaktspeicher, Experiment-Tracking und Abrechnungsexporte. Die Aufgabe des Diagramms besteht darin, eine zentrale Diskussion zu erzwingen: Welche Schicht ist für welchen Fehlermodus verantwortlich?

Schritt 1: Entscheiden, ob Kubernetes die richtige GPU-Control-Plane ist

Kubernetes eignet sich hervorragend, wenn Ihre KI-Plattform container-native Bereitstellung, API-gesteuerte Automatisierung, Namespaces für mehrere Mandanten, Service-Endpunkte, Richtlinienkontrollen und die Integration mit vorhandener Cloud-native-Observability benötigt.

Es ist in der Regel geeignet für:

• Online-Inferenzdienste, die Rollouts, Autoskalierungsgrenzen, Routing und Service-Health-Checks benötigen.
• Batch-Inferenz- oder Embedding-Workloads, die als Jobs, Ray-Workloads oder benutzerdefinierte Operatoren ausgeführt werden.
• Fine-Tuning- und Trainings-Workloads, bei denen Teams eine gemeinsam genutzte Infrastruktur anstelle einzelner GPU-Maschinen wünschen.
• Gemischte Plattformen, auf denen Notebooks, Trainings-Jobs, Model Serving und unterstützende Dienste dasselbe Betriebsmodell nutzen.
• Teams, die Kubernetes bereits betreiben und bestehende Systeme für Identität, CI/CD, Registries, Logging und Richtlinien erweitern können.

Kubernetes ist möglicherweise nicht die richtige erste Wahl, wenn das Team nur gelegentlichen Forschungszugang, einmalige Batch-Jobs im HPC-Stil oder einfaches SSH-gesteuertes Training benötigt. In diesen Fällen können Slurm, ein verwalteter Trainingsdienst, eine gehostete Notebook-Umgebung oder die direkte Anmietung von GPUs schneller zu brauchbaren Ergebnissen führen.

Definieren Sie vor dem Aufbau eines Kubernetes-GPU-Clusters die Workload-Grenzen:

Für ein umfassenderes Systemdesign verknüpfen Sie diesen Implementierungsplan mit Ihrer Prüfung der GPU-Cluster-Architektur: Rechenleistung, Netzwerk, Speicher und Control Plane müssen zusammen entworfen werden.

Schritt 2: GPU-Node-Pools anhand von Workload-Profilen entwerfen

Ein Kubernetes-GPU-Cluster sollte gezielt definierte Node-Pools haben, nicht eine zufällige Mischung von Accelerator-Maschinen.

Geben Sie für jeden Node-Pool Folgendes an:

• GPU-Modell und Speichergröße.
• GPUs pro Node.
• PCIe-, SXM-, NVLink-, NVSwitch- oder andere Topologie-Details, sofern relevant.
• CPU-Modell, CPU-Anzahl, RAM und NUMA-Layout.
• Größe und Durchsatz des lokalen NVMe-Speichers.
• Anzahl der NICs, NIC-Geschwindigkeit und Fabric-Typ.
• OS-Image, Kernel, Treiber, CUDA, Container-Runtime und Patch-Prozess.
• Kubernetes-Labels, Taints, Tolerations und Topologie-Labels.
• Ob Workloads vollständige GPUs, MIG, Time-Slicing oder einen anderen Sharing-Modus verwenden.

Halten Sie die Anforderungen von Training und Inferenz getrennt, sofern es keinen triftigen Grund gibt, sie zusammenzuführen. Für das Training können All-Reduce-Leistung, Checkpoint-Bandbreite und Gang Scheduling besonders wichtig sein. Bei der Online-Inferenz können Kaltstartzeit, Lokalität des Modellcaches, Tail-Latenz und Rollout-Sicherheit wichtiger sein.

Ein nützliches Namensmuster für Node-Pools ist:

gpu-pool:
  accelerator: h100-80gb
  topology: 8gpu-sxm-nvlink
  fabric: infiniband
  workload: distributed-training
  sharing: full-gpu

Diese Labels sind nicht nur Dokumentation. Sie werden zu Scheduling-Selektoren, Quotendimensionen, Kosten-Tags und Debugging-Kontext.

Schritt 3: GPUs mit dem richtigen Kubernetes-Mechanismus verfügbar machen

Kubernetes plant GPUs über spezialisierte Ressourcenmechanismen. Die übliche Grundlage ist ein Anbieter-Device Plugin, das GPU-Ressourcen für kubelet bekannt gibt, damit Pods sie als erweiterte Ressourcen anfordern können. Kubernetes dokumentiert das Anforderungsmodell und die Einschränkungen bei der Node-Auswahl in seinem Leitfaden zur GPU-Planung. Das Kubernetes Device Plugin von NVIDIA ist der Standardweg für NVIDIA-GPUs, und der NVIDIA GPU Operator bündelt mehrere Betriebskomponenten, darunter Treiber- und Runtime-Verwaltung, die Bereitstellung des Device Plugins, MIG-Verwaltung und GPU-Telemetrie.

Für viele Teams lautet der erste Weg in die Produktion:

node image + kernel prerequisites
  -> NVIDIA driver and container runtime
  -> NVIDIA GPU Operator
  -> Kubernetes device plugin
  -> DCGM exporter metrics
  -> workload namespaces and quotas

Kubernetes Dynamic Resource Allocation ist auch für Teams wichtig, die ein umfassenderes Modell für die Gerätezuweisung evaluieren. DRA basiert auf Ressourcenansprüchen und Geräteklassen, was nützlich sein kann, wenn einfache Anfragen nach erweiterten Ressourcen nicht genügend Anforderungen an Platzierung oder gerätespezifische Eigenschaften ausdrücken. Betrachten Sie es als bewusste Plattformentscheidung: Treiber, Kubernetes-Version, Workload-API und Observability-Konzept sollten gemeinsam getestet werden.

Die praktische Entscheidung lautet:

Verbergen Sie diese Ebene nicht vor Anwendungsteams. Sie müssen wissen, ob ein Pod einen vollständigen Beschleuniger, einen MIG-Slice oder ein zeitlich geteiltes Gerät erhält, da sich die Annahmen zu Leistung und Debugging ändern.

Schritt 4: Eine Queue-Ebene hinzufügen, bevor Teams um GPUs kämpfen

Der standardmäßige Kubernetes-Scheduler ist für sich genommen keine vollständige mandantenfähige KI-Queue. KI-Teams benötigen in der Regel Workload-Zulassung, faire Verteilung, Quoten, Preemption-Richtlinien und Transparenz darüber, warum Jobs warten.

Kueue ist das Kubernetes-native Projekt, das Sie evaluieren sollten, wenn Batch- und KI/ML-Queueing wichtig sind. Zu seinen Kernkonzepten gehören Workloads, lokale Queues, Cluster-Queues, Kohorten und Ressourcenvarianten. Dadurch können Plattformteams knappe GPU-Pools modellieren und entscheiden, welche Jobs zugelassen werden, sobald Ressourcen verfügbar sind.

Volcano ist eine weitere Kubernetes-Option für Batch-Scheduling bei KI-, Big-Data- und HPC-ähnlichen Workloads. Sein Gang-Scheduler verwendet eine Alles-oder-nichts-Bedingung für eine Mindestanzahl von Pods. Dies ist für verteilte Jobs nützlich, die andernfalls teilweise zugewiesene GPUs verschwenden würden, während sie auf andere beteiligte Pods warten.

Definieren Sie für eine KI-Infrastruktur mit Kubernetes-GPU-Cluster die Queue-Richtlinie schriftlich:

Queue-Richtlinien sind ein Mechanismus zur Kostenkontrolle. Ohne sie kann das lauteste Team die teuersten Kapazitäten verbrauchen, während kleinere Jobs warten oder in unverwaltete Schatteninfrastruktur verschoben werden.

Schritt 5: Workload-APIs für Training und Inferenz auswählen

Ein Kubernetes-GPU-Cluster ist am nützlichsten, wenn Anwendungsteams Workloads übermitteln können, ohne jedes Mal Low-Level-Pod-Spezifikationen von Hand schreiben zu müssen.

Für das Training sollten Sie Folgendes evaluieren:

• Native Kubernetes Jobs für einfache Läufe auf einem einzelnen Node.
• Kubeflow Trainer für verteilte Trainings-Workflows über verschiedene Frameworks hinweg.
• Ray und KubeRay für verteiltes Python, Batch-Inferenz und Serving-Muster.
• Volcano- oder Kueue-Integration, wenn Gang-Scheduling oder Queue-Zulassung benötigt wird.
• Benutzerdefinierte Operatoren nur dann, wenn die Plattform über stabile interne Muster verfügt, die generische Tools nicht abdecken.

Für die Inferenz sollten Sie Folgendes evaluieren:

• Deployments oder StatefulSets für einfache Services.
• Serving-Container für vLLM, SGLang, Triton oder TensorRT-LLM – abhängig von Modell und Leistungszielen.
• KServe oder eine andere Model-Serving-Ebene, wenn Teams Abstraktionen für den Modell-Lifecycle benötigen.
• Horizontale und vertikale Skalierungsregeln basierend auf Queue-Tiefe, Latenz, GPU-Speicher und Anfrage-Mix.
• Separate Node-Pools für latenzsensiblen Produktions-Traffic und Batch-Workloads.

Halten Sie die Workload-API anfangs einfach. Ein sauberes Job-Template mit Labels, Ressourcenanfragen, Storage-Mounts und Log-Export ist besser als eine komplexe Plattform, die niemand debuggen kann.

Schritt 6: Netzwerk- und Storage-Pfad validieren

Der Unterschied zwischen einer funktionierenden Demo und einer produktiven KI-Infrastruktur mit Kubernetes-GPU-Cluster zeigt sich häufig in Netzwerk- und Storage-Tests.

Für verteiltes Training validieren Sie:

• Node-übergreifende Platzierung.
• NCCL-All-Reduce-Verhalten über jeden vorgesehenen Node hinweg.
• Fabric-Fehler, Neuübertragungen, Überlastung und Abweichungen zwischen Nodes.
• Versionen von Treiber, CUDA, NCCL und Container-Image.
• Leistung nach der Installation des Produktions-Container-Images, nicht nur mit einem sauberen Benchmark-Image.

Für Storage validieren Sie:

• Bereitstellungszeit des Datensatzes.
• Download der Modellgewichte und Aufwärmen des Caches.
• Häufigkeit und Dauer des Schreibens von Checkpoints.
• Wiederherstellungszeit nach Ausfall eines Nodes oder Pods.
• Verhalten des gemeinsam genutzten Dateisystems bei parallelen Jobs.
• Region, Egress und Lifecycle-Regeln des Objektspeichers.

Ein minimaler Abnahmetest sieht so aus:

1. Submit a queued training job with the production container.
2. Pull the real dataset sample and base model weights.
3. Run a multi-node communication benchmark if the workload is distributed.
4. Train or fine-tune for a fixed window.
5. Write a checkpoint, delete a pod, and restore from checkpoint.
6. Export GPU, network, storage, queue, and cost labels.
7. Compare useful work against the model/API or GPU rental baseline.

Dieser Test sollte vor langfristigen Reservierungen oder kostspieligen Verpflichtungen ausgeführt werden. Es ist günstiger, eine schwache Fabric oder einen langsamen Checkpoint-Pfad während eines Benchmarks zu entdecken als während eines Launch-Fensters.

Management-Tools für Kubernetes-GPU-Cluster

Der Begriff kubernetes gpu cluster management tools umfasst mehrere unterschiedliche Aufgaben. Kaufen oder installieren Sie keine Tools, bevor Sie die von ihnen zu erfüllende Aufgabe benannt haben.

Vermeiden Sie eine Plattform, die nur zugewiesene GPU-Stunden ausweist. Nützliches Management zeigt, warum GPUs ungenutzt waren, welche fehlgeschlagenen Jobs Kapazität verbraucht haben und ob Inference-Outputs oder Trainingsmeilensteine die Ausgaben rechtfertigten.

Fragen zu CoreWeave-Kubernetes-GPU-Clustern

Manche Teams suchen nach einem coreweave kubernetes gpu cluster, weil sie Kubernetes-nativen Zugriff auf Cloud-GPU-Kapazität statt generischer virtueller Maschinen wünschen. Betrachten Sie diese anbieterspezifisch angepasste Suchanfrage als Anstoß zur Due Diligence: Prüfen Sie bei CoreWeave oder einem vergleichbaren GPU-Cloud-Anbieter vor der Bindung von Produktions-Workloads das genaue Kubernetes-Zugriffsmodell, die Steuerungsmöglichkeiten für Node Pools, die Operator-Kompatibilität, Quoten-Exporte und die Support-Grenzen.

Wenden Sie dieselbe Due Diligence bei jedem Anbieter an:

Kubernetes eines Anbieters macht Abnahmetests nicht überflüssig. Es verändert, welche Schichten Sie direkt betreiben und welche Sie anhand von Service-Level-Nachweisen überprüfen.

Checkliste für Sicherheit und Mandantenfähigkeit

GPU-Cluster werden oft schnell zu gemeinsam genutzter Infrastruktur. Sicherheit muss konzipiert werden, bevor das zweite Team den Cluster zu nutzen beginnt.

Mindestkontrollen:

• Namespace pro Team, Umgebung oder Workload-Grenze.
• RBAC, das an Ihren Identitätsanbieter gebunden ist.
• ResourceQuota und LimitRange für GPU, CPU, Arbeitsspeicher und Speicher.
• Explizite Richtlinie für privilegierte Pods, Host-Mounts, Host-Netzwerke und Gerätezugriff.
• Verwaltung und Rotation von Secrets.
• Richtlinie für private Image-Registrys, Signierung, Scans oder Admission-Prüfungen.
• Netzwerkrichtlinie für ausgehenden Datenverkehr, Dataset-Zugriff und Service-Grenzen.
• Audit-Logs für Job-Übermittlung, Secret-Zugriff, Image-Nutzung und administrative Aktionen.
• Regeln zur Datenbereinigung für lokale NVMe-Laufwerke, Scratch-Volumes, Checkpoints, Logs und fehlgeschlagene Jobs.

Wenn der Cluster Kundendaten oder proprietäre Modellgewichte verarbeitet, behandeln Sie Worker-Knoten als sensible Infrastruktur. Ein Pod mit GPU-Zugriff kann auch Zugriff auf hochwertige Daten, Modellartefakte und Anmeldedaten haben.

Beobachtbarkeit und Kostenmodell

Ein produktiver kubernetes gpu cluster benötigt gleichzeitig drei Perspektiven:

1. Plattformperspektive: Knotenzustand, GPU-Zustand, Netzwerk, Speicher, Queue-Status, Kubernetes-Ereignisse.
2. Workload-Perspektive: Job-Verantwortlicher, Image, Modell, Dataset, Laufzeit, Anzahl der Wiederholungsversuche, Beendigungsgrund, Ausgabequalität.
3. Finanzperspektive: zugewiesene GPU-Zeit, produktive GPU-Zeit, Leerlaufzeit, Verbrauch durch fehlgeschlagene Jobs, Kosten pro akzeptierter Einheit.

Verfolgen Sie mindestens:

• GPU-Auslastung, GPU-Speicher, Stromverbrauch, Temperatur und Fehlerereignisse.
• Labels für Pod, Job, Namespace, Knotenpool, Modell und Team.
• Wartezeit in der Queue und Admission-Grund.
• Trainingsdurchsatz, Checkpoint-Dauer und Wiederherstellungszeit.
• Inferenzlatenz, Durchsatz, Batch-Größe, Cache-Trefferquote und Fehlerrate.
• Speicherdurchsatz und Übertragungszeit zum Objektspeicher.
• Knotenausfälle, Evictions, Preemptions und Wiederholungsversuche.

Normalisieren Sie dann die Kosten:

effective_kubernetes_gpu_cluster_cost =
  (compute + network + storage + support + idle + failed_runs + operations)
  / accepted_workload_units

Der Nenner sollte zum Geschäft passen: abgeschlossene Trainingsläufe, akzeptierte Modellausgaben, generierte Medienjobs, Indexierungs-Batches oder Kundenanfragen. Für eine umfassendere Kostenbetrachtung verwenden Sie das Arbeitsblatt zum TCO von GPU-Clustern und vergleichen Sie mit GPU-Cloud vs. Modell-API, bevor Sie den Cluster erweitern.

Checkliste für die Implementierung

Verwenden Sie dies als Reihenfolge für den ersten produktiven Abschnitt:

Skalieren Sie nicht von 8 GPUs auf 80 GPUs, bevor diese Checkliste zur Routine geworden ist. Routine ist das Ziel: wiederholbare Job-Übermittlung, vorhersehbare Platzierung, bekannte Fehlerbehebung, sichtbare Kosten und klare Verantwortlichkeiten.

Häufige Fehler

• GPU-Kapazität kaufen, bevor Datenbewegung und Checkpoint-Wiederherstellung nachgewiesen sind.
• Das Device Plugin als die gesamte Plattform behandeln.
• Training und Produktionsinferenz ohne Prioritäts- und Isolierungsregeln im selben Knotenpool mischen.
• Jedes Team einzigartige Pod-Spezifikationen ohne gemeinsame Labels schreiben lassen.
• Zugewiesene GPU-Zeit verfolgen, aber nicht die produktive Arbeit.
• Die Queue-Richtlinie überspringen, bis der Cluster bereits überlastet ist.
• Annehmen, dass verwaltetes Kubernetes auch verwaltete KI-Infrastruktur bedeutet.
• Benchmarks auf einem sauberen Image und die Produktion auf einem anderen Image ausführen.
• Keinen Ausstiegspfad für Datasets, Gewichte, Checkpoints und Logs einplanen.

Diese Fehler sind teuer, weil sie knappe GPU-Zeit verbrauchen, ohne akzeptierte Arbeit zu erzeugen.

FAQ

Was ist ein Kubernetes-GPU-Cluster?

Ein Kubernetes-GPU-Cluster ist ein Kubernetes-Cluster mit GPU-fähigen Worker-Knoten, Gerätebereitstellung, Scheduling-Richtlinie, Speicher, Netzwerk und Beobachtbarkeit, die so konfiguriert sind, dass Pods und Jobs Beschleuniger für Training, Inferenz, Batch-Verarbeitung oder Forschungs-Workloads nutzen können.

Benötige ich NVIDIA GPU Operator?

Nicht immer, aber viele NVIDIA-basierte Kubernetes-GPU-Plattformen evaluieren ihn, weil er Treiber-, Laufzeit-, Device-Plugin-, MIG- und Telemetrie-Komponenten in einem vom Operator verwalteten Workflow bündelt. Einige verwaltete Anbieter übernehmen Teile dieses Stacks für Sie. Klären Sie daher die Verantwortungsgrenze, bevor Sie ihn selbst installieren.

Ist Kueue für einen Kubernetes-GPU-Cluster erforderlich?

Kueue ist nicht für jeden Cluster erforderlich, sollte aber geprüft werden, wenn knappe GPU-Kapazitäten teamübergreifend oder von KI-Batch-Jobs gemeinsam genutzt werden. Ohne eine Warteschlangenebene haben Nutzer oft wenig Einblick darin, warum Jobs warten oder warum Kontingente abgelehnt werden.

Kann Kubernetes Training über mehrere Nodes ausführen?

Ja, aber Training über mehrere Nodes erfordert mehr als GPU-Scheduling. Sie benötigen Platzierung, Validierung des Hochgeschwindigkeitsnetzwerks, kompatible Container, Checkpointing und häufig Warteschlangen- oder Gang-Scheduling-Verhalten. Testen Sie den genauen Node-Pool und das Produktions-Image, bevor Sie große Kapazitäten bereitstellen.

Sollten Inferenz und Training denselben GPU-Cluster nutzen?

Sie können es, aber nur mit klaren Node-Pools, Prioritätsregeln, Kontingenten und Isolation. Inferenz in der Produktion hat in der Regel Latenz- und Verfügbarkeitsanforderungen, die mit großen Trainings-Jobs kollidieren. Beginnen Sie getrennt, sofern Sie die gemeinsame Richtlinie nicht unter Last nachweisen können.

Wann sollte ich eine Modell-API statt eines Kubernetes-GPU-Clusters verwenden?

Verwenden Sie zunächst eine Modell-API, wenn Sie nur Modellausgaben benötigen, sich Ihr Modellmix häufig ändert, die Auslastung niedrig ist oder Ihr Team noch nicht bereit ist, GPU-Treiber, Warteschlangen, Speicher, Monitoring und Incidents zu betreiben. Bauen Sie einen Cluster auf, wenn Kontrolle, Datenschutz, benutzerdefinierte Gewichte oder die Wirtschaftlichkeit der Workloads den Betriebsaufwand rechtfertigen.

Offizielle Referenzen

• Kubernetes: GPUs planen
• Kubernetes: Geräte-Plugins
• Kubernetes: Dynamische Ressourcenzuweisung
• Kubernetes: Pods Nodes zuweisen
• NVIDIA GPU Operator
• NVIDIA: GPU Operator installieren
• NVIDIA: DCGM Exporter installieren
• Kueue-Konzepte
• Volcano Gang Scheduling
• Kubeflow Trainer – Überblick

Fazit

Ein Kubernetes-GPU-Cluster lohnt sich, wenn Kubernetes Ihrer KI-Infrastruktur eine bessere Kontrolle über Platzierung, Reproduzierbarkeit, Sicherheit, Beobachtbarkeit und Kosten bietet als ad hoc bereitgestellte GPU-Maschinen oder verwaltete APIs. Beginnen Sie mit einem eng abgegrenzten Workload, validieren Sie den Node-Pool, stellen Sie GPUs sauber bereit, fügen Sie Warteschlangen hinzu, bevor Konflikte entstehen, und messen Sie den nutzbaren Output statt der reinen GPU-Zuweisung.

Wenn der Cluster bei akzeptierter Arbeit nicht besser abschneidet als eine einfachere GPU-Miete oder ein Modell-/API-Ansatz, bauen Sie ihn nicht weiter aus. Wenn er dies kann, wird Kubernetes zur Control Plane, die knappe Beschleuniger in eine gemeinsame KI-Plattform verwandelt.