云原生 AI 平台

本目录聚焦于 云原生 AI 平台 (Cloud Native AI Platform) 的构建与实践，旨在探讨如何利用 Kubernetes、容器化、微服务等云原生技术栈，构建高效、可扩展、高可用的 AI 基础设施。

1. 概述

随着 AI 模型规模的不断扩大（如 LLM 大语言模型）和计算需求的爆发式增长，传统的静态集群管理方式已难以满足资源调度、弹性伸缩和故障恢复的需求。云原生 AI 平台通过引入声明式 API、自动化控制器和不可变基础设施等理念，为 AI 工作负载提供了标准化的运行环境和智能化的管理能力。

云原生 AI 平台的技术架构通常包含以下几个层次：

  1. 基础设施层 (Infrastructure)： 这是整个平台的物理和硬件基础，提供 AI 计算所必需的底层算力、数据吞吐与网络通信能力。本层的主要构成包括：
    • 异构计算资源（GPU, NPU, TPU）
    • 高速互联网络（InfiniBand, RoCE）
    • 分布式存储（对象存储, 并行文件系统）
  2. 容器编排层 (Orchestration)： 该层将底层异构的基础设施抽象为统一的资源池，通过标准化的接口管理硬件设备，并提供应用运行的隔离环境。其核心组件包含：
    • Kubernetes：核心调度引擎。
    • Device Plugins：硬件设备发现与上报。
    • Operators：AI 任务全生命周期管理（如 MPIOperator, PyTorchJob）。
  3. 资源调度与管理层 (Scheduling & Management)： 针对 AI 负载的特殊性（如大规模并行、昂贵的显存），该层负责优化计算任务的排队、分配与资源切分，确保集群利用率最大化。典型解决方案有：
    • Volcano / Kueue：批处理作业调度，支持 Gang Scheduling、公平调度。
    • HAMi / vGPU：GPU 细粒度切分与显存隔离，支持多任务共享 GPU。
  4. AI 平台服务层 (Platform Services)： 位于最上层，直接面向 AI 开发者和数据科学家，提供从模型开发、训练到推理部署的端到端工具链和业务服务。常见的平台服务模块包括：
    • 模型开发：Jupyter Notebooks, VS Code Server。
    • 模型训练：分布式训练框架适配。
    • 模型推理：Model Serving, Auto-Scaling。
    • MLOps：流水线管理 (Kubeflow, Argo)。

2. 目录结构与核心模块

本章节包含以下三个核心模块，分别对应计算编排、资源管理和存储加速三大支柱。

2.1 Kubernetes AI 基础设施

Kubernetes 是云原生 AI 平台的操作系统。本模块深入解析 Kubernetes 在 AI 场景下的核心组件与扩展机制，涵盖从底层的容器运行时支持到上层的分布式作业调度。

2.2 GPU 资源管理与虚拟化

GPU 是 AI 平台最昂贵的计算资源。本模块专注于 GPU 资源的精细化管理，包括虚拟化、切分、远程调用和池化技术，旨在最大化资源利用率。

基础系列文档：

HAMi 专题：

代码实现与配置：

  • 完整实现代码：GPU 调度器、虚拟化拦截与远程调用的参考实现代码。
  • 配置文件集合：提供适用于生产环境和多云平台的完整部署与配置参考。

2.3 高性能分布式存储

数据是 AI 的燃料。本模块介绍如何利用 JuiceFS、DeepSeek 3FS 等云原生分布式文件系统，解决 AI 训练中海量小文件读取、模型检查点保存和跨节点数据共享的性能瓶颈。