AI、CERN 和 GPU 資源管理：DRA 的應用與挑戰

引言

在人工智能與高能物理研究的交叉點上，CERN 的大型強子對撞機（LHC）產生的數據量已達每秒數百GB，這使得 GPU 資源的高效管理成為關鍵挑戰。傳統 GPU 共享技術因配置複雜與資源浪費問題，難以滿足 CERN 的需求。為此，動態資源分配（Dynamic Resource Allocation, DRA）技術應運而生，結合 Kubernetes 生態與 CNCF 標準，提供更靈活的 GPU 資源管理方案。本文探討 DRA 如何解決 GPU 資源共享與託管的痛點，並分析其技術特性與應用場景。

技術定義與核心概念

GPU 資源管理的挑戰

CERN 的 LHC 每年產生超過 150 億GB 的數據，需透過觸發系統篩選後進行深度學習模型訓練與物理分析。GPU 被廣泛用於模擬、推理與 CI 執行，但其昂貴成本與有限供應導致資源爭用。傳統 GPU 共享技術如時間切片、MPS 與 MIG 分割，雖能提升利用率，卻受限於手動配置與節點標籤依賴，無法靈活應對動態需求。

DRA 的技術定位

DRA 是一種基於 Kubernetes 的動態資源分配框架，透過抽象化 GPU 資源定義，支援跨節點與跨集群的動態配置。其核心功能包括：

• 資源聲明（Resource Claim）：用戶透過模板請求特定 GPU 設備或分數（如 4G 計算 + 20GB 記憶體）。
• 動態 provisioning：系統自動分割 GPU（如 MIG）並在任務結束後清理資源。
• 計算域（Compute Domain）：實現跨節點 GPU 通訊，確保多租戶環境下的隔離與安全。

關鍵特性與應用場景

動態資源分配的優勢

1. 靈活性：支援時間切片、MPS 與 MIG 等多種 GPU 分割方式，並可動態調整資源分配。
2. 簡化配置：無需手動標註節點，資源管理更為自動化。
3. 跨節點通訊：透過計算域與 IMAX 通道，實現高頻寬 GPU 通訊，提升大型模型訓練效率。

實際應用案例

1. 單 GPU 共享：兩個容器共享同一 GPU，透過資源聲明指定設備，系統自動處理時間切片配置。
2. 動態 GPU 分割：用戶請求特定 GPU 分數（如 4G 計算 + 20GB 記憶體），系統自動配置 MIG 並清理資源。
3. 跨節點記憶體共享：透過 CUDA API 的 qmem create 與 qm export，實現不同節點 GPU 之間的高頻寬記憶體共享。

現有技術的痛點與 DRA 的解決方案

痛點	現有技術	DRA 解決方案
手動配置	預先規劃 GPU 分區，變更需重新標註節點	自動化資源聲明與動態 provisioning
節點配置限制	節點可能包含多塊 GPU，無法個別配置	抽象化資源定義，支援跨節點管理
無法動態調整	資源分配固定，無法根據需求變化	動態分割 GPU 並自動清理

技術挑戰與未來展望

當前限制

• 節點架構要求：NVLink 通訊需節點位於相同機架，否則回退至較慢連接。
• 版本依賴：Kubernetes 1.32 預設支援 DRA，但需手動啟用；1.33 預設支援尚未實現，預計 1.34 版本後啟用。
• 生態整合：目前 NVIDIA 已開發 DA 驅動程式，Intel 等廠商仍在建設 DRA 驅動生態。

未來發展方向

• 資源管理進化：透過 DRA 驅動與 Kubernetes 集成，實現 GPU 資源的靈活分割、動態配置與跨節點通訊。
• CNCF 生態整合：進一步優化多租戶環境下的資源隔離與安全管控，提升大型訓練工作負載的效率與可擴展性。

總結

DRA 技術透過動態資源分配與跨節點通訊，解決了傳統 GPU 共享的配置複雜與資源浪費問題。對於 CERN 等高吞吐量場景，DRA 提供了更靈活的資源管理方案，同時結合 Kubernetes 生態與 CNCF 標準，為未來 AI 訓練與科學計算奠定基礎。實際部署時需注意節點架構與版本依賴，並持續關注 DRA 驅動生態的發展。