AWS USDT代付 ｜ Payment 解决方案在人工智能和机器学习快速发展的今天，GPU资源已成为企业数字化转型的核心驱动力。然而，传统的GPU使用模式正面临着前所未有的挑战：资源利用率低下、成本居高不下、调度复杂度增加。NVIDIA Multi-Instance GPU (MIG) 技术的出现，为这些痛点提供了革命性的解决方案。本文将深入探讨如何在Amazon EKS环境中部署和管理MIG技术，实现GPU资源的最大化利用。
1. 背景介绍：GPU资源管理的新纪元
1.1 传统GPU使用模式的困境
在深入了解MIG技术之前，我们需要认识到当前GPU资源管理面临的核心挑战。在我多年的云原生架构实践中，发现企业在GPU资源使用上普遍存在以下问题：
传统的GPU调度模式采用”一刀切”的整卡分配策略。一个典型的场景是：一个轻量级的推理任务占用了整张A100 GPU，但实际只使用了不到20%的计算能力和显存。这就像用一辆大卡车运送一个小包裹，造成了巨大的资源浪费。根据我们的生产环境统计，传统模式下GPU平均利用率仅为30-40%，而峰值利用率往往不超过60%。
高端GPU的价格令人咋舌。一张NVIDIA H200的市场价格超过40,000美元，A100也在15,000美元左右。当企业需要构建大规模AI基础设施时，硬件投资往往占到总成本的70%以上。更令人担忧的是，由于资源利用率低下，实际的单位计算成本比理论值高出2-3倍。
Kubernetes原生的GPU调度器只能以整卡为单位进行资源分配，这在多租户环境中带来了巨大的挑战。不同的AI工作负载对GPU资源的需求差异巨大：轻量级推理可能只需要2GB显存，而大模型训练可能需要80GB。传统调度器无法实现细粒度的资源匹配，导致资源碎片化严重。
1.2 MIG技术：硬件级虚拟化的突破
NVIDIA Multi-Instance GPU (MIG) 技术代表了GPU虚拟化领域的重大突破。与传统的软件虚拟化不同，MIG在硬件层面实现了真正的GPU分区，为每个实例提供了完全隔离的计算环境。
MIG技术基于NVIDIA Ampere架构的全新设计理念。每个GPU被划分为多个GPU Instance (GI)，每个GI包含：
- 独立的Streaming Multiprocessors (SM)：专用的计算单元，确保计算性能的完全隔离
- 专用的显存分区：硬件级的内存隔离，防止不同实例间的内存冲突
- 独立的Copy Engines：专用的数据传输引擎，保证I/O性能的一致性
- 隔离的编解码器：独立的视频编解码单元，支持多媒体工作负载
这种硬件级的分区设计确保了每个MIG实例都拥有可预测的性能表现，不会因为其他实例的负载变化而受到影响。
MIG技术支持多种配置模式，可以根据实际工作负载需求进行灵活调整：
A100 GPU配置选项：
- 5gb配置：每个实例拥有1个GI和5GB显存，单卡可创建7个实例，适合轻量级推理
- 10gb配置：每个实例拥有2个GI和10GB显存，单卡可创建3个实例，适合中等规模推理
- 20gb配置：每个实例拥有3个GI和20GB显存，单卡可创建2个实例，适合大模型推理
- 40gb配置：完整GPU资源，适合大规模训练任务
H200 GPU配置选项：
- 18gb配置：7个实例，每个18GB显存，支持更大的轻量级模型
- 71gb配置：2个实例，每个71GB显存，完美适配70B参数模型
- 141gb配置：完整141GB显存，支持超大规模模型
1.3 EKS集成：云原生的完美融合
将MIG技术与Amazon EKS（托管的 Kubernetes 服务）结合，不仅解决了GPU资源管理的技术问题，更为企业带来了云原生架构的全部优势。
在EKS环境中，MIG实例可以根据工作负载的实际需求进行动态调整。通过Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 和 Vertical Pod Autoscaler (VPA)，系统可以自动识别资源需求模式，智能地分配合适规格的MIG实例。这种智能化的资源管理机制，使得GPU利用率可以提升到85%以上。
通过Kubernetes的声明式API，开发者可以像请求CPU和内存资源一样请求MIG实例。这种统一的资源管理模式大大降低了学习成本，提高了开发效率。同时，Kubernetes的资源配额和限制机制也可以无缝应用到MIG资源上，实现精细化的资源治理。
EKS提供的企业级安全特性与MIG技术完美结合。通过AMAZON IAM和Kubernetes RBAC (Role-Based Access Control)的双重权限控制，可以实现对MIG资源的细粒度访问控制。同时，MIG的硬件级隔离特性也满足了金融、医疗等行业对数据安全的严格要求。
2. 技术实施：MIG on EKS的完整部署方案
在理解了MIG技术的核心价值后，让我们深入探讨如何在生产环境中实施这一革命性的技术方案。基于我们在多个大型企业项目中的实践经验，我将为您详细介绍从基础设施准备到应用部署的完整流程。
2.1 基础设施准备：构建坚实的技术底座
2.1.1 Amazon SageMaker HyperPod on EKS的战略选择
选择Amazon SageMaker HyperPod on EKS作为基础平台并非偶然，这一组合为MIG技术的部署提供了最佳的技术环境。HyperPod专为大规模机器学习工作负载设计，其与EKS的深度集成确保了GPU资源的高效管理和调度。
Amazon SageMaker HyperPod 可省去构建生成式人工智能模型所涉及的千篇一律的繁重工作。它有助于快速扩展模型开发任务，例如在数百个或数千个人工智能加速器的集群中训练、微调或推理。SageMaker HyperPod 支持对所有模型开发任务进行集中治理，让使用者可以全面了解和控制不同任务的优先级以及如何为每项任务分配计算资源，从而最大限度地提高集群的 GPU 和 AMAZON Trainium 利用率，并加速创新。
关键组件配置
在开始部署之前，确保EKS集群配置了以下核心组件：
这些组件的正确配置是MIG功能正常运行的基础。特别是VPC CNI，它确保了每个MIG实例都能获得独立的网络身份，这对于多租户环境的安全隔离至关重要。
2.1.2 GPU节点组的精心设计
GPU节点组的设计直接影响到MIG实例的性能和可用性。基于我们的生产实践，推荐以下配置策略：
- 实例类型选择：24xlarge配备8张A100 GPU，p5.48xlarge配备8张H200 GPU，为不同的工作负载提供最佳的性价比
- 弹性伸缩策略：最小2个节点确保高可用性，最大20个节点支持大规模扩展
- Spot实例优化：合理使用Spot实例可以降低60-70%的成本，特别适合开发测试环境
2.2 NVIDIA GPU Operator：MIG技术的核心引擎
NVIDIA GPU Operator是实现MIG功能的核心组件，它通过Kubernetes原生的方式管理GPU资源的整个生命周期。
2.2.1 深度定制的安装策略
在生产环境中，我们强烈推荐使用定制化的安装配置，以确保最佳的性能和稳定性：
基于 MIG 技术在 Amazon SageMaker HyperPod 上实现 GPU 虚拟化的最佳实践
helm repo add nvidia https://helm.ngc.nvidia.com/nvidia
helm repo update
生产级GPU Operator安装
helm install gpu-operator nvidia/gpu-operator \
–namespace gpu-operator \
–create-namespace \
–set deviceplugin.enabled=true \
–set migmanager.enabled=true \
–set migmanager.with_reboot=true \
–set daemonsets.nodeSelector.”eks\.amazonAmazon\.com/nodegroup”=”gpu-nodegroup” \
–set toolkit.version=v1.17.8-ubuntu20.04 \
–set defaultRuntime=containerd \
–set gfd.version=v0.17.3 \
–set deviceplugin.version=v0.17.3 \
–set migmanager.default=all-balanced \
–set operator.defaultRuntime=containerd \
–set driver.version=”580.65.06″ \
–set dcgmExporter.enabled=true \
–set dcgmExporter.serviceMonitor.enabled=true
配置参数的深度解析：
- with_reboot=true：启用MIG模式需要重启节点，这个参数确保了自动化的重启流程
- enabled=true：启用GPU监控指标收集，为性能优化提供数据支撑
- nodeSelector配置：确保GPU Operator只在GPU节点上运行，避免资源浪费
2.2.2 企业级自定义配置
对于大型企业环境，我们推荐使用values文件进行更精细的配置管理：
gpu-operator-values.yaml 企业级配置示例
daemonsets:
nodeSelector:
eks.amazonAmazon.com/nodegroup: “gpu-nodegroup”
tolerations:
- key: nvidia.com/gpu
operator: Exists
effect: NoSchedule
- key: hyperpod.amazonAmazon.com/gpu
operator: Exists
effect: NoSchedule
priorityClassName: system-node-critical
updateStrategy: “RollingUpdate”
rollingUpdate:
maxUnavailable: “1”
migManager:
enabled: true
config:
create: true
name: enterprise-mig-config
default: “all-balanced”
data:
config.yaml: |-
version: v1
mig-configs:
all-disabled:
- devices: all
mig-enabled: false
production-inference:
- devices: all
mig-enabled: true
mig-devices:
“3g.20gb”: 2
“1g.5gb”: 2
development-mixed:
- devices: all
mig-enabled: true
mig-devices:
“1g.5gb”: 4
“2g.10gb”: 1
这种配置方式的优势在于：
- 版本控制：配置文件可以纳入Git管理，确保变更的可追溯性
- 环境隔离：不同环境可以使用不同的配置文件，降低配置错误的风险
- 团队协作：配置文件可以被团队成员共同维护和审查
2.3 MIG配置策略：精准匹配业务需求
2.3.1 A100 GPU的配置
A100 GPU作为当前主流的AI加速卡之一，其MIG配置需要根据具体的业务场景进行精心设计：
export NODE_NAME=hyperpod-i-01251a3ea13e02745
场景一：高并发轻量推理（适合API服务）
kubectl label nodes $NODE_NAME nvidia.com/mig.config=all-1g.5gb –overwrite
配置结果：7个实例，每个5GB显存，支持BERT、小型CNN等模型
场景二：中等规模推理（适合企业级应用）
kubectl label nodes $NODE_NAME nvidia.com/mig.config=all-2g.10gb –overwrite
配置结果：3个实例，每个10GB显存，支持GPT-3.5、中型视觉模型
场景三：大模型推理（适合ChatGPT类应用）
kubectl label nodes $NODE_NAME nvidia.com/mig.config=all-3g.20gb –overwrite
配置结果：2个实例，每个20GB显存，支持LLaMA-7B、GPT-4等大模型
场景四：混合策略（推荐生产环境）
kubectl label nodes $NODE_NAME nvidia.com/mig.config=all-balanced –overwrite
配置结果：2个1g.5gb + 1个2g.10gb + 1个3g.20gb，灵活适配不同负载
配置选择的决策矩阵：
|
|业务场景
|推荐配置
|并发能力
|适用模型
|典型应用
|1
|API推理服务
|all-1g.5gb
|7x
|BERT, ResNet-50
|搜索推荐、内容审核
|2
|企业智能助手
|all-2g.10gb
|3x
|GPT-3.5, CLIP
|客服机器人、文档分析
|3
|大模型服务
|all-3g.20gb
|2x
|LLaMA-7B, GPT-4
|代码生成、创意写作
|4
|混合工作负载
|all-balanced
|4x
|多种模型
|综合AI平台
2.3.2 H200 GPU的前沿配置
H200 GPU代表了当前GPU技术的最高水准，其141GB的超大显存为大模型应用提供了前所未有的可能性：
场景一：超高并发轻量推理
kubectl label nodes $NODE_NAME nvidia.com/mig.config=all-1g.18gb –overwrite
配置结果：7个实例，每个18GB显存，支持更大的轻量级模型
场景二：中等规模高性能推理
kubectl label nodes $NODE_NAME nvidia.com/mig.config=all-1g.35gb –overwrite
配置结果：4个实例，每个35GB显存，支持中型多模态模型
场景三：大模型推理的黄金配置
kubectl label nodes $NODE_NAME nvidia.com/mig.config=all-3g.71gb –overwrite
配置结果：2个实例，每个71GB显存，完美适配70B参数模型
场景四：超大模型的完整资源
kubectl label nodes $NODE_NAME nvidia.com/mig.config=all-7g.141gb –overwrite
配置结果：1个实例，完整141GB显存，支持175B+超大模型
H200配置的性能基准：
根据我们的实际测试数据，不同配置下的性能表现如下：
- 71gb配置：LLaMA-70B推理延迟 < 100ms，吞吐量 > 50 tokens/s
- 35gb配置：GPT-3.5推理延迟 < 50ms，吞吐量 > 100 tokens/s
- 18gb配置：BERT推理延迟 < 10ms，吞吐量 > 1000 requests/s
2.4 验证和测试：确保部署质量
2.4.1 系统级验证流程
部署完成后，需要进行全面的系统验证以确保MIG功能的正常运行：
步骤1：等待节点就绪
kubectl wait –for=condition=Ready node $NODE_NAME –timeout=600s
步骤2：验证MIG资源注册
kubectl describe node $NODE_NAME | grep nvidia.com/mig
预期输出：应该看到相应的MIG资源计数
步骤3：检查GPU Operator组件状态
kubectl get pods -n gpu-operator -o wide
确保所有Pod都处于Running状态
步骤4：验证MIG Manager日志
kubectl logs -n gpu-operator -l app=nvidia-mig-manager –tail=50
查找”MIG configuration applied successfully”消息
步骤5：检查设备插件状态
kubectl logs -n gpu-operator -l app=nvidia-device-plugin-daemonset –tail=50
确认MIG设备被正确识别和注册
2.4.2 应用级功能测试
系统验证完成后，需要部署测试应用来验证MIG实例的实际可用性：
部署综合测试套件
kubectl apply -f examples/quick-test.yaml
等待Pod启动
kubectl wait –for=condition=Ready pod -l app=test-h200-1g18gb -n mig-test –timeout=300s
验证MIG实例可见性
kubectl exec -n mig-test deployment/test-h200-1g-18gb — nvidia-smi -L | grep MIG
执行性能基准测试
kubectl exec -n mig-test deployment/test-h200-1g-18gb — nvidia-smi –query-gpu=name,memory.total,memory.used,utilization.gpu –format=csv
实时监控GPU使用情况
kubectl exec -it -n mig-test deployment/test-h200-1g-18gb — nvidia-smi dmon -s pucvmet -d 1
测试结果的关键指标：
- 设备识别：每个MIG实例都应该有唯一的UUID
- 内存隔离：每个实例只能看到分配给它的显存
- 性能一致性：相同配置的MIG实例应该有相似的性能表现
- 故障隔离：一个实例的异常不应该影响其他实例
3. 生产环境迁移：零停机的MIG升级之路
生产环境向MIG技术的迁移是一个复杂而关键的过程，需要精心的规划和执行。基于我们在多个大型企业的成功实施经验，我将为您详细介绍一套经过实战验证的零停机迁移方案。
3.1 迁移策略设计：风险控制与效率平衡
3.1.1 全面的迁移前评估
在开始迁移之前，必须进行全面的现状评估和风险分析。这个阶段的工作质量直接决定了迁移的成功率。
创建详细的备份策略
BACKUP_DIR=”backup/mig-migration-$(date +%Y%m%d_%H%M%S)”
mkdir -p $BACKUP_DIR
备份所有GPU相关的工作负载配置
kubectl get deployments,statefulsets,daemonsets –all-namespaces \
-o json | jq ‘.items[] | select(.spec.template.spec.containers[].resources.requests[“nvidia.com/gpu”])’ \
> $BACKUP_DIR/gpu-workloads.json
备份节点标签和注解
kubectl get nodes -o json | jq ‘.items[] | select(.metadata.labels[“nvidia.com/gpu.present”]==”true”)’ \
> $BACKUP_DIR/gpu-nodes.json
记录当前资源使用情况
kubectl top nodes –selector=node.kubernetes.io/instance-type=p4d.24xlarge \
> $BACKUP_DIR/resource-usage-baseline.txt
生成迁移计划报告
echo “=== GPU节点迁移计划 ===” > $BACKUP_DIR/migration-plan.txt
kubectl get nodes -l node.kubernetes.io/instance-type=p4d.24xlarge \
-o custom-columns=NAME:.metadata.name,INSTANCE:.metadata.labels.node\.kubernetes\.io/instance-type,ZONE:.metadata.labels.topology\.kubernetes\.io/zone \
>> $BACKUP_DIR/migration-plan.txt
3.1.2 智能化的滚动升级流程
我们设计的滚动升级流程采用了”蓝绿部署”的思想，确保在任何时刻都有足够的计算资源来维持业务的正常运行。
分批升级策略
!/bin/bash
智能滚动升级脚本
set -e
配置参数
MIGRATION_LOG=”migration-$(date +%Y%m%d_%H%M%S).log”
MAX_PARALLEL_NODES=2 # 同时升级的最大节点数
HEALTH_CHECK_INTERVAL=30 # 健康检查间隔（秒）
ROLLBACK_THRESHOLD=3 # 失败重试次数
日志函数
log() {
echo “[$(date ‘+%Y-%m-%d %H:%M:%S’)] $1” | tee -a $MIGRATION_LOG
}
健康检查函数
health_check() {
local node=$1
local max_attempts=10
local attempt=1
while [ $attempt -le $max_attempts ]; do
if kubectl get node $node -o jsonpath='{.metadata.labels.nvidia\.com/mig\.config\.state}’ | grep -q “success”; then
log “节点 $node 健康检查通过”
return 0
fi
log “节点 $node 健康检查失败，重试 $attempt/$max_attempts”
sleep $HEALTH_CHECK_INTERVAL
((attempt++))
done
log “节点 $node 健康检查最终失败”
return 1
}
获取所有GPU节点并分组
GPU_NODES=($(kubectl get nodes -l node.kubernetes.io/instance-type=p4d.24xlarge \
–no-headers -o custom-columns=NAME:.metadata.name))
log “开始MIG迁移，总计 ${#GPU_NODES[@]} 个节点”
分批处理节点
for ((i=0; i<${#GPU_NODES[@]}; i+=MAX_PARALLEL_NODES)); do
batch_nodes=(“${GPU_NODES[@]:i:MAX_PARALLEL_NODES}”)
log “开始处理第 $((i/MAX_PARALLEL_NODES + 1)) 批节点: ${batch_nodes[*]}”
并行处理当前批次的节点
for node in “${batch_nodes[@]}”; do
(
log “开始升级节点: $node”
1. 标记节点不可调度
kubectl cordon $node
log “节点 $node 已标记为不可调度”
2. 优雅驱逐Pod
kubectl drain $node \
–ignore-daemonsets \
–delete-emptydir-data \
–grace-period=300 \
–timeout=600s \
–force
log “节点 $node Pod驱逐完成”
3. 应用MIG配置
kubectl label nodes $node nvidia.com/mig.config=all-3g.20gb –overwrite
log “节点 $node MIG配置已应用”
4. 等待配置完成
if health_check $node; then
5. 恢复节点调度
kubectl uncordon $node
log “节点 $node 升级成功，已恢复调度”
else
log “节点 $node 升级失败，需要人工干预”
exit 1
fi
) &
done
等待当前批次完成
wait
log “第 $((i/MAX_PARALLEL_NODES + 1)) 批节点升级完成”
批次间等待，确保集群稳定
sleep 120
done
log “所有节点MIG迁移完成”
迁移过程的实时监控
部署迁移监控Dashboard
cat << EOF | kubectl apply -f -
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
name: migration-monitor
namespace: gpu-operator
data:
monitor.sh: |
!/bin/bash
while true; do
echo “=== MIG迁移状态监控 $(date) ===”
echo “GPU节点总数: $(kubectl get nodes -l node.kubernetes.io/instance-type=p4d.24xlarge –no-headers | wc -l)”
echo “MIG已启用节点: $(kubectl get nodes -l nvidia.com/mig.config.state=success –no-headers | wc -l)”
echo “配置中节点: $(kubectl get nodes -l nvidia.com/mig.config.state=pending –no-headers | wc -l)”
echo “失败节点: $(kubectl get nodes -l nvidia.com/mig.config.state=failed –no-headers | wc -l)”
echo “”
kubectl get nodes -l node.kubernetes.io/instance-type=p4d.24xlarge \
-o custom-columns=NAME:.metadata.name,MIG-CONFIG:.metadata.labels.nvidia\.com/mig\.config,STATE:.metadata.labels.nvidia\.com/mig\.config\.state
echo “================================”
sleep 60
done
EOF
3.2 应用层面的智能化迁移
节点级别的MIG配置完成后，需要对运行在这些节点上的应用进行相应的配置更新。这个过程需要特别谨慎，因为它直接影响到业务的连续性。
3.2.1 智能化的应用发现与分类
在开始应用迁移之前，我们需要对现有的GPU应用进行全面的分析和分类：
!/bin/bash
应用分析和分类脚本
创建应用分析报告
ANALYSIS_DIR=”app-analysis-$(date +%Y%m%d_%H%M%S)”
mkdir -p $ANALYSIS_DIR
发现所有GPU应用
echo “=== GPU应用发现与分析 ===” > $ANALYSIS_DIR/gpu-apps-analysis.txt
kubectl get deployments,statefulsets –all-namespaces -o json | \
jq -r ‘.items[] | select(.spec.template.spec.containers[].resources.requests[“nvidia.com/gpu”]) |
{
namespace: .metadata.namespace,
name: .metadata.name,
kind: .kind,
replicas: .spec.replicas,
gpu_request: .spec.template.spec.containers[0].resources.requests[“nvidia.com/gpu”],
cpu_request: .spec.template.spec.containers[0].resources.requests.cpu,
memory_request: .spec.template.spec.containers[0].resources.requests.memory,
image: .spec.template.spec.containers[0].image
}’ > $ANALYSIS_DIR/gpu-apps-inventory.json
根据资源需求进行应用分类
python3 << 'EOF'
import json
import sys
读取应用清单
with open(‘$ANALYSIS_DIR/gpu-apps-inventory.json’, ‘r’) as f:
apps = [json.loads(line) for line in f]
分类规则
categories = {
‘lightweight’: [], # 轻量级推理
‘medium’: [], # 中等规模推理
‘heavy’: [], # 大模型推理
‘training’: [] # 训练任务
}
for app in apps:
gpu_count = int(app.get(‘gpu_request’, 1))
memory = app.get(‘memory_request’, ‘0Gi’)
memory_gb = float(memory.replace(‘Gi’, ”).replace(‘G’, ”)) if memory != ‘0Gi’ else 0
分类逻辑
if ‘training’ in app[‘name’].lower() or ‘train’ in app[‘name’].lower():
categories[‘training’].append(app)
elif memory_gb <= 8:
categories[‘lightweight’].append(app)
elif memory_gb <= 32:
categories[‘medium’].append(app)
else:
categories[‘heavy’].append(app)
生成迁移建议
with open(‘$ANALYSIS_DIR/migration-recommendations.json’, ‘w’) as f:
json.dump(categories, f, indent=2)
打印分类统计
for category, apps in categories.items():
print(f”{category}: {len(apps)} applications”)
EOF
3.2.2 渐进式的应用迁移策略
基于应用分类结果，我们采用渐进式的迁移策略，优先迁移风险较低的应用：
!/bin/bash
渐进式应用迁移脚本
迁移配置映射
declare -A MIG_MAPPING=(
[“lightweight”]=”nvidia.com/mig-1g.5gb”
[“medium”]=”nvidia.com/mig-2g.10gb”
[“heavy”]=”nvidia.com/mig-3g.20gb”
[“training”]=”nvidia.com/mig-7g.40gb”
)
迁移函数
migrate_application() {
local namespace=$1
local name=$2
local kind=$3
local mig_resource=$4
echo “开始迁移应用: $namespace/$name ($kind)”
创建迁移前快照
kubectl get $kind $name -n $namespace -o yaml > “$ANALYSIS_DIR/${namespace}-${name}-backup.yaml”
计算合适的CPU和内存配置
local cpu_request=”2″
local cpu_limit=”4″
local memory_request=”8Gi”
local memory_limit=”16Gi”
case $mig_resource in
“nvidia.com/mig-1g.5gb”)
cpu_request=”1″; cpu_limit=”2″
memory_request=”4Gi”; memory_limit=”8Gi”
;;
“nvidia.com/mig-2g.10gb”)
cpu_request=”2″; cpu_limit=”4″
memory_request=”8Gi”; memory_limit=”16Gi”
;;
“nvidia.com/mig-3g.20gb”)
cpu_request=”4″; cpu_limit=”8″
memory_request=”16Gi”; memory_limit=”32Gi”
;;
“nvidia.com/mig-7g.40gb”)
cpu_request=”8″; cpu_limit=”16″
memory_request=”32Gi”; memory_limit=”64Gi”
;;
esac
应用MIG配置
kubectl patch $kind $name -n $namespace –type=’json’ -p=”[
{
\”op\”: \”replace\”,
\”path\”: \”/spec/template/spec/containers/0/resources/requests\”,
\”value\”: {
\”$mig_resource\”: 1,
\”cpu\”: \”$cpu_request\”,
\”memory\”: \”$memory_request\”
}
},
{
\”op\”: \”replace\”,
\”path\”: \”/spec/template/spec/containers/0/resources/limits\”,
\”value\”: {
\”$mig_resource\”: 1,
\”cpu\”: \”$cpu_limit\”,
\”memory\”: \”$memory_limit\”
}
}
]”
等待滚动更新完成
if kubectl rollout status $kind/$name -n $namespace –timeout=600s; then
echo “应用 $namespace/$name 迁移成功”
验证应用健康状态
sleep 30
if kubectl get pods -n $namespace -l app=$name -o jsonpath='{.items[*].status.phase}’ | grep -q “Running”; then
echo “应用 $namespace/$name 健康检查通过”
else
echo “警告: 应用 $namespace/$name 可能存在问题”
fi
else
echo “错误: 应用 $namespace/$name 迁移失败”
自动回滚
kubectl apply -f “$ANALYSIS_DIR/${namespace}-${name}-backup.yaml”
return 1
fi
}
按优先级顺序迁移应用
for category in lightweight medium heavy training; do
echo “开始迁移 $category 类别的应用…”
从分类结果中读取应用列表
apps=$(jq -r “.${category}[] | \”\(.namespace) \(.name) \(.kind)\”” $ANALYSIS_DIR/migration-recommendations.json)
while IFS= read -r app_info; do
if [ -n “$app_info” ]; then
read namespace name kind <<< "$app_info"
migrate_application “$namespace” “$name” “$kind” “${MIG_MAPPING[$category]}”
应用间等待，避免集群压力过大
sleep 60
fi
done <<< "$apps"
echo “$category 类别应用迁移完成”
sleep 120 # 类别间等待
done
3.2.3 精细化的资源配置模板
为了确保迁移后的应用能够获得最佳性能，我们为不同类型的工作负载设计了优化的资源配置模板：
轻量级推理服务配置：
适用于BERT、小型CNN等模型
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: lightweight-inference
spec:
template:
spec:
containers:
- name: inference
resources:
requests:
nvidia.com/mig-1g.5gb: 1
cpu: 1
memory: 4Gi
limits:
nvidia.com/mig-1g.5gb: 1
cpu: 2
memory: 8Gi
env:
- name: CUDA_VISIBLE_DEVICES
value: “all”
- name: NVIDIA_VISIBLE_DEVICES
value: “all”
nodeSelector:
nvidia.com/mig.capable: “true”
tolerations:
- key: nvidia.com/gpu
operator: Exists
effect: NoSchedule
大模型推理服务配置（H200优化）：
适用于LLaMA-70B、GPT-4等大模型
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: large-model-inference
spec:
template:
spec:
containers:
- name: inference
resources:
requests:
nvidia.com/mig-3g.71gb: 1
cpu: 8
memory: 32Gi
limits:
nvidia.com/mig-3g.71gb: 1
cpu: 16
memory: 64Gi
env:
- name: CUDA_VISIBLE_DEVICES
value: “all”
- name: NVIDIA_VISIBLE_DEVICES
value: “all”
大模型优化参数
- name: CUDA_LAUNCH_BLOCKING
value: “1”
- name: NCCL_DEBUG
value: “INFO”
nodeSelector:
nvidia.com/mig.capable: “true”
node.kubernetes.io/instance-type: “p5.48xlarge” # 指定H200节点
tolerations:
- key: nvidia.com/gpu
operator: Exists
effect: NoSchedule
迁移完成后，建立完善的监控和验证体系是确保MIG技术长期稳定运行的关键。我们需要从多个维度对系统进行持续监控和优化。
4. 总结与展望：MIG技术的深远影响
经过MIG在Amazon SageMaker HyperPod上实现GPU虚拟化的深入技术实践和生产验证，我们已经证明了该技术方案的可行性，标志着正式进入GPU资源精细化管理的新时代。这不仅是一次技术升级，更是AI基础设施建设理念的根本性变革。
展望未来，随着AI技术的持续发展和应用场景的不断扩展，MIG技术将继续演进和完善。我们有理由相信，基于MIG技术的GPU虚拟化方案将成为未来AI基础设施的标准配置，推动整个行业向更高效、更经济、更可持续的方向发展。
*前述特定亚马逊云科技生成式人工智能相关的服务目前在亚马逊云科技海外区域可用。亚马逊云科技中国区域相关云服务由西云数据和光环新网运营，具体信息以中国区域官网为准。
