HAMi实现AWS Trainium Inferentia核心级共享与拓扑调度实战

异构算力管理的现实挑战

AWS自研的Trainium与Inferentia芯片在AI加速领域展现出显著的成本效益优势。根据实际部署数据，Inferentia2在性能功耗比上实现了大幅优化，而Trainium2相较同规格GPU实例可节省约30-40%的运营成本。然而，当企业同时部署GPU、NPU等多种异构加速器时，各类芯片由独立驱动和调度组件管理，导致资源利用、任务编排与可观测体系出现严重割裂。

从架构师视角来看，这种割裂带来三个核心痛点：资源池无法统一调度导致利用率低下、多套监控系统增加运维复杂度、缺乏细粒度共享机制造成昂贵芯片闲置浪费。HAMi作为面向Kubernetes的异构设备管理中间件，正是为解决这些问题而设计。

HAMi v2.7.0核心能力解析

双重粒度资源共享

HAMi同时支持两种资源分配粒度，这是提升芯片利用率的关键设计：

• 设备级分配：通过amazon.com/neuron资源类型申请完整Neuron设备
• 核心级分配：通过aws.amazon.com/neuroncore按需申请单个NeuronCore

在实际生产环境中，我建议对推理服务优先采用核心级分配策略。以Inf2实例为例，单个Neuron设备包含2个NeuronCore，若推理任务仅需1个核心，设备级分配将造成50%的资源浪费。核心级共享可将多个轻量推理服务打包至同一物理设备，显著降低单位推理成本。

策略性拓扑调度机制

HAMi对Neuron的拓扑感知调度采用基于先验知识的策略性调度设计哲学，这与AWS官方Neuron Scheduler Extension保持一致。其核心原理包含三个层次：

• 实例类型识别：调度器读取节点的kubernetes.io/instance-type标签，作为判断硬件拓扑的唯一依据
• 线性抽象模型：将节点所有Neuron设备视为从0开始的连续编号列表，而非复杂拓扑图
• 强制连续分配：多设备请求必须在编号列表中找到长度匹配的连续空闲块，非连续分配将被拒绝

拓扑调度算法深度剖析

Inferentia环形拓扑策略

Inf1和Inf2实例的Neuron设备通过环形拓扑连接，物理相邻设备通信效率最高。当graphSelect函数识别到inf实例类型时，调用continuousDeviceAvailable函数执行连续性检查：

// 简化的连续设备查找逻辑
func continuousDeviceAvailable(devices []*DeviceInfo, count int) []int {
    for start := 0; start <= len(devices)-count; start++ {
        continuous := true
        for i := start; i < start+count; i++ {
            if !devices[i].Available {
                continuous = false
                break
            }
        }
        if continuous {
            return generateIndexRange(start, count)
        }
    }
    return nil
}

对于请求2个设备的Pod，[0,1]或[11,12]是有效分配，而[0,2]这样的非连续分配将被拒绝。这确保了分配设备始终处于最优通信路径上。

Trainium 2D环面拓扑策略

Trn1实例采用更复杂的2D环面拓扑，AWS规定容器只能请求1、4、8或16个设备。HAMi通过switch语句严格执行此约束：

// Trn1实例设备数量验证
switch requestedDevices {
case 1, 4, 8, 16:
    return continuousDeviceAvailable(nodeDevices, requestedDevices)
default:
    return nil, fmt.Errorf("invalid device count for trn1: %d", requestedDevices)
}

在16设备节点上请求4个设备时，算法会返回[0,1,2,3]、[4,5,6,7]、[8,9,10,11]或[12,13,14,15]之一，确保任务使用的设备处于同一高速互联域。

核心级共享的资源转换机制

HAMi支持双粒度共享的关键在于内部资源请求转换逻辑，将用户YAML定义转换为调度器可理解的统一格式：

设备级请求转换

请求amazon.com/neuron: N直接生成需要N个完整物理设备的调度请求，转换过程透明直接。

核心级请求转换

核心级请求采用基于2核/设备模型的聚合打包策略：

# 核心级资源请求示例
resources:
  limits:
    aws.amazon.com/neuroncore: 3  # 将被转换为2个物理设备请求

转换规则如下：

• 请求1个核心：寻找1个有1个空闲核心的物理设备
• 请求2个核心：寻找1个有2个空闲核心的物理设备
• 请求N>2个核心：寻找ceil(N/2)个物理设备

统一监控集成实践

HAMi将Neuron设备无缝集成至vGPU监控体系，通过Prometheus暴露标准化指标：

# ServiceMonitor配置示例
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
  name: hami-neuron-metrics
spec:
  endpoints:
  - port: metrics
    interval: 30s
  selector:
    matchLabels:
      app: hami-device-plugin

关键监控指标包括：设备分配状态、核心利用率、内存使用量、任务队列深度。建议在Grafana中创建统一的异构算力仪表板，将GPU与Neuron设备指标并排展示，便于运维团队快速定位资源瓶颈。

生产部署建议

基于实际项目经验，我提出以下部署建议：

• 资源配额规划：为不同业务团队设置Neuron设备和核心的ResourceQuota，防止资源争抢
• 节点亲和性配置：对延迟敏感的推理服务配置nodeAffinity，确保调度至特定实例类型
• 预留策略设计：对关键训练任务预留连续设备块，避免碎片化导致大规模任务无法调度
• 监控告警阈值：设置核心利用率低于30%的告警，及时发现资源浪费