基於 NVIDIA Run:ai 的 GPU 調度解決方案，是一個企業級的AI算力管理與編排平台。它通過智能調度和策略管理，旨在解決GPU資源利用率低和分佈式AI工作負載管理複雜這兩大核心挑戰。
下面的表格彙總了其核心調度與策略功能，可以幫助你快速瞭解全貌：
| 調度策略 | 核心功能 | 解決的問題 |
|---|---|---|
| 細粒度GPU共享 | 支持請求分數GPU（如0.2個），將單GPU虛擬化給多個任務使用。 | GPU資源利用率低，小任務獨佔整卡造成浪費。 |
| 智能編排與放置 | Gang調度：將分佈式任務的所有組件視為整體，確保原子化啓動。<br>拓撲感知調度：根據集羣網絡拓撲（如節點、機架），將通信密集的組件就近放置。 | 多節點任務組件啓動不同步導致資源空轉；組件間跨節點通信延遲高。 |
| 配額與優先級管理 | 按項目、團隊或用户設置GPU資源配額、保障和優先級，實現多租户環境下的公平調度與資源隔離。 | 資源爭搶，重要任務無法及時獲取資源，缺乏成本核算依據。 |
| 混合雲/多雲支持 | 統一管理和調度跨本地數據中心和多個公有云的GPU資源池。 | 異構GPU環境管理碎片化，無法全局優化資源。 |
🛠️ 技術架構與關鍵組件
Run:ai的技術架構基於Kubernetes構建，其核心創新在於擴展了K8s對GPU等異構算力的管理能力。
- Kubernetes-Native 設計：Run:ai作為一個軟件層部署在K8s集羣之上，利用其聲明式API和強大的擴展機制，將GPU、NVLink等硬件特性抽象為可調度資源。
- 核心調度器：其核心是KAI-Scheduler，這是一個擴展的Kubernetes調度器。它實現了獨特的Reservation Pod機制來“繞過”K8s原生的整數GPU限制：當一個任務請求部分GPU時，調度器會先創建一個“佔位符”Pod來鎖定整塊GPU，防止其他任務搶佔，然後再在內部進行細粒度的資源切分和調度。整個過程對用户和上層K8s透明，實現了高效的GPU共享。
- GPU虛擬化與監控：平台通過集成NVIDIA GPU Operator等組件，提供驅動管理、監控和細粒度的資源隔離能力，確保共享環境下的任務穩定運行。
- 與AI框架的集成：Run:ai與主流AI工具鏈深度集成。例如，其 Model Streamer 組件可以與vLLM等高性能推理框架配合，優化大模型從存儲（如S3）加載到GPU內存的流式過程，加速服務啓動。
🚀 應用場景與案例
Run:ai的解決方案主要應用於需要高效、規模化利用昂貴GPU資源的場景。
-
大規模生成式AI訓練與推理
- 場景：訓練或部署參數量巨大、需要分佈式並行技術（如張量並行、流水線並行）的大語言模型。
- Run:ai的價值：通過Gang調度確保所有分佈式工作節點（Worker）同時啓動，避免部分等待；通過拓撲感知調度，將需要頻繁通信的節點放置在同一機架或通過NVLink互連的節點上，最大化降低通信延遲，提升整體訓練和推理效率。
-
企業AI研發平台（AI Platform）
- 場景：企業內部有多個數據科學團隊共享有限的GPU集羣，同時運行着從實驗探索到模型服務等多種類型的工作負載。
- Run:ai的價值：通過配額管理保障各團隊的資源基線；通過細粒度共享和優先級調度，提高整體集羣利用率，讓研究人員可以快速獲取資源進行實驗，而生產服務也能穩定運行。戴爾、HPE等廠商已將其集成到自家的AI解決方案中。
-
混合雲AI算力池
- 場景：企業結合使用本地數據中心和多個公有云的GPU實例，希望統一管理，根據成本、數據位置或資源需求動態調度工作負載。
- Run:ai的價值：提供單一控制平面，實現跨異構環境的資源統一視圖、策略管理和作業編排，實現靈活擴展和成本優化。
💡 實施與選型考慮
在考慮採用Run:ai時，可以關注以下幾點：
- 開源承諾：NVIDIA已宣佈計劃將Run:ai的核心技術開源，這可能會影響未來的生態發展和部署模式。
- 硬件生態：該方案與NVIDIA硬件（如帶NVLink的GPU、InfiniBand網絡）結合緊密，能充分發揮其性能優勢。
- 部署模式：可作為獨立軟件部署在已有的Kubernetes集羣上，也常通過戴爾、HPE等合作伙伴的集成解決方案提供。
總而言之，NVIDIA Run:ai通過將企業級的智能調度策略與Kubernetes生態深度融合，為組織提供了一套從資源池化、精細調度到混合雲管理的完整GPU算力運營方案。
如果你能分享你所在組織的具體需求場景（例如，是專注於大模型推理、多團隊AI研發，還是混合雲管理），我可以為你提供更具針對性的分析。
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“大模型推理”、“多團隊AI研發”和“混合雲管理”這三個典型場景進行深入分析
1. 專注於大模型推理
核心挑戰：大模型推理服務具有請求量波動大、對延遲敏感、多模型版本共存、GPU內存需求高但利用率易“空洞化”（整卡加載小模型造成浪費）等特點。
Run:ai的針對性解決方案：
- 細粒度GPU共享與動態擴縮容：這是核心價值。平台可將單張A100/H100 GPU虛擬化，同時服務多個不同的模型實例（如將1個GPU拆給2個文生圖模型和1個對話模型使用），實現高密度部署。結合實時請求監控，可自動按策略擴縮實例副本數，快速應對流量高峯。
- 搶佔式調度與優先級保障：平台允許高優先級的在線推理任務“搶佔”低優先級任務（如研發訓練任務）的資源，並在搶佔時執行優雅的保存和釋放，確保在線服務SLA。同時為推理服務設置資源“保障配額”，確保核心業務永遠有資源可用。
- 與推理框架深度集成：通過 “Model Streamer” 組件，與vLLM、TensorRT-LLM等高性能推理引擎集成，實現模型的流式加載。它能將模型從共享存儲（如S3）智能地、按需地加載到GPU內存，極大縮短新模型版本上線的冷啓動時間，並支持超出物理內存的超大模型分頁。
場景價值與案例：
- 價值：將推理成本降低30%-50%，主要來自GPU利用率從通常不足30%提升至70%以上；同時，服務響應時間（P99延遲）更穩定，新模型上線從數小時縮短至分鐘級。
- 案例示意：一家AI SaaS公司為不同客户提供定製化的大模型服務。通過Run:ai，他們在同一批GPU上混合部署了代碼生成、文案寫作和客服摘要模型。夜間流量低時，自動縮減推理實例，將釋放出的GPU自動用於次日模型的增量訓練，實現了資源“零閒置”。
2. 多團隊AI研發平台
核心挑戰：多個數據科學家團隊共享有限GPU資源時，易出現“資源黑洞”（個別任務長時間獨佔）、排隊等待漫長、研發（實驗性任務）與生產（訓練任務）爭搶資源、以及資源消耗和成本歸屬不清的問題。
Run:ai的針對性解決方案：
- 項目級配額與分層隊列管理：為每個項目或團隊設置保證配額和上限配額。保證配額確保團隊基礎研發不受影響；上限配額防止單一項目過度消耗。同時，設立優先級隊列，例如“高優先級生產訓練隊列”可優先於“低優先級實驗隊列”獲取資源。
- 智能作業調度與搶佔：研發人員提交的交互式Notebook、訓練任務會自動進入相應隊列。系統根據優先級和資源餘量進行調度。當高優先級任務到來時，可對低優先級任務執行檢查點保存後搶佔其資源，任務在資源釋放後自動從檢查點恢復，最大化資源流轉效率。
- 統一的資源視圖與成本核算：為管理員提供全局資源利用率和排隊情況儀表盤。為每個團隊或項目提供其資源消耗的詳細報告（如總GPU時、各型號GPU使用量），實現精確的內部成本分攤（Showback/Chargeback），驅動團隊高效使用資源。
場景價值與案例：
- 價值：消除資源排隊，將數據科學家從資源等待中解放出來，研發效率提升顯著；通過成本可視化，促使團隊優化代碼和資源請求，整體集羣利用率提升；實現研發與生產的資源隔離與彈性互濟。
- 案例示意：某大型金融機構的AI中心，有風控模型、量化交易、智能投顧三個團隊共享一個GPU集羣。Run:ai為三個團隊設置了基線保障配額，併為重要的季度模型更新任務設置了高優先級隊列。風控團隊臨時的強化訓練任務可以快速插入，暫時“借用”其他團隊閒置的配額，並在其有任務時自動歸還，整個過程自動化，無需人工協調。
3. 混合雲/多雲GPU管理
核心挑戰：AI工作負載需在本地數據中心（數據安全、固定成本）和公有云（彈性擴展、特定新型硬件）間靈活部署，但面臨管理界面割裂、數據遷移繁瑣、跨雲資源調度策略複雜、成本難以統一優化等問題。
Run:ai的針對性解決方案：
- 統一的虛擬化資源池：Run:ai控制平面可以納管本地數據中心、AWS/GCP/Azure等多個雲上的Kubernetes集羣中的GPU資源，形成一個邏輯上統一的全局GPU資源池。用户無需感知底層基礎設施差異。
- 基於策略的智能工作負載放置：管理員可以設置豐富的放置策略（Placement Policies），例如：
- 成本優化：優先將任務放在成本更低的本地集羣，本地滿載後自動溢出到雲端。
- 數據親和性：數據處理任務自動調度到離數據源（如本地數據中心）最近的GPU上，避免跨雲數據傳輸費用和延遲。
- 硬件偏好：需要H100特定功能的任務，自動定向到部署了H100的雲端區域。
- 一致的運維與安全體驗：提供跨所有環境的統一作業提交、監控、日誌和安全管理界面，大幅降低運維複雜度。
場景價值與案例：
- 價值：實現真正的“雲爆發”，從容應對突發性算力需求；通過智能調度策略，整體優化算力TCO；保持運維的一致性，提升團隊效率。
- 案例示意：一家自動駕駛公司，核心數據和處理在本地。在進行大規模仿真訓練時，本地資源無法滿足需求。通過Run:ai，訓練任務被自動“溢出”到公有云。同時，策略規定：涉及核心原始數據的預處理任務必須在本地完成；而僅使用脱敏後的中間數據進行訓練的任務，則可以充分利用雲上廉價的競價實例。所有任務通過統一平台提交和監控。
總結對比與選型聚焦
| 場景維度 | 大模型推理 | 多團隊AI研發 | 混合雲管理 |
|---|---|---|---|
| 核心訴求 | 高密度、低成本、低延遲、高可用服務。 | 公平、高效、可隔離、可核算的資源共享。 | 靈活、統一、成本最優的跨環境資源調配。 |
| Run:ai核心功能 | 細粒度共享、優先級/搶佔、Model Streamer。 | 項目配額、分層隊列、檢查點/恢復。 | 全局資源池、智能放置策略、統一管控面。 |
| 衡量成功的指標 | GPU利用率、服務延遲與吞吐、單次推理成本。 | 任務排隊時間、資源空閒率、團隊研發吞吐量。 | 總體擁有成本、資源彈性效率、運維複雜度。 |
這三個場景並非互斥，大型組織可能同時存在。例如，一個企業可能在混合雲資源池上，構建一個服務於多團隊的AI研發平台，其最終產出物正是需要高密度部署的大模型推理服務。Run:ai的價值在於，它能用一個統一的平台和一致的策略，貫穿從研發到生產、從本地到雲端的全鏈路GPU資源管理。
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分析各自的架構設計核心原則與關鍵實施路徑
| 場景維度 | 大模型推理 (高密度、低延遲) | 多團隊AI研發 (高效、公平) | 混合雲管理 (統一、彈性) |
|---|---|---|---|
| 核心架構目標 | 實現超高GPU利用率、服務低延遲與高可用，優化推理總成本 (TCO)。 | 實現資源共享與公平調度，保障研發效率與成本透明化。 | 構建邏輯統一的全局資源池，實現基於策略的智能負載放置與成本優化。 |
| 核心架構組件 | 1. 細粒度GPU共享層：Run:ai的部分GPU分配。<br>2. 高性能推理引擎：vLLM、TensorRT-LLM。<br>3. 智能調度器：Run:ai KAI調度器（支持分組調度和拓撲感知調度）。<br>4. 模型流式加載：Run:ai Model Streamer。 | 1. 多租户與配額體系：Run:ai的項目、團隊、配額管理。<br>2. 優先級隊列：動態調度與搶佔策略。<br>3. 統一數據與鏡像倉庫：共享的基礎設施，提升協作效率。 | 1. 統一控制平面：Run:ai管理平台，納管多地K8s集羣。<br>2. 策略引擎：基於成本、數據、性能的策略進行工作負載放置。<br>3. 網絡與存儲虛擬化：打通跨雲數據訪問（如與Azure Blob集成）。 |
| 關鍵技術實施路徑 | 1. 部署與配置：部署Run:ai並配置細粒度共享策略。<br>2. 調度優化：為推理服務配置分組調度和拓撲感知調度，並集成Dynamo。<br>3. 加速啓動：集成Model Streamer，將模型從對象存儲（如S3）流式加載到GPU。<br>4. 策略配置：設置高優先級和搶佔，保障在線服務SLA。 | 1. 初始化環境：在K8s上部署Run:ai，規劃命名空間。<br>2. 建立配額體系：按團隊創建項目，設置保障配額與上限配額。<br>3. 配置調度策略：設置不同優先級的作業隊列，啓用檢查點功能。<br>4. 成本與監控：配置監控大盤和成本報告功能。 | 1. 環境準備：在本地和雲端（如Azure AKS）部署K8s集羣並安裝Run:ai組件。<br>2. 集羣納管：將所有集羣註冊到Run:ai統一控制平面。<br>3. 定義策略：在策略引擎中配置工作負載放置規則（如成本優先、數據親和）。<br>4. 數據與網絡打通：配置共享存儲訪問和跨雲網絡連接。 |
🧩 分場景深入：架構與實施要點
在理解整體差異後，以下為你分析每個場景需要特別關注的設計細節。
1. 專注於大模型推理
- 架構設計：關鍵在於分層解耦。底層由Run:ai提供虛擬化的GPU資源池；中間調度層利用分組調度確保多節點推理任務的所有Pod（如預填充、解碼）原子化啓動，避免資源空轉；同時利用拓撲感知調度，將通信密集的Pod調度到同一機架或可用區，利用高速網絡降低延遲。上層集成如Dynamo框架，實現計算分離。
- 實施路徑：在部署Run:ai後，具體步驟包括：（1）使用Kubernetes標籤（如
topology.kubernetes.io/zone）定義集羣物理拓撲；（2）在Run:ai界面中配置網絡拓撲；（3）為推理工作負載添加註解（如kai.scheduler/topology-preferred-placement）以啓用智能調度；（4）集成Model Streamer，通過--load-format runai_streamer參數加速模型加載。
2. 多團隊AI研發平台
- 架構設計：核心是構建一個受控的自服務平台。通過Run:ai的項目（Project） 概念實現邏輯隔離，每個項目有獨立的資源視圖和用户。分層配額是關鍵：為每個團隊設置保障配額（Guaranteed Quota） 以滿足基本研發需求，並允許借用閒置資源，當資源緊張時則根據優先級進行搶佔。
- 實施路徑：實施時需在Run:ai控制平面中：(1) 按團隊創建項目；(2) 為每個項目配置GPU配額策略（保障、上限）；(3) 設置優先級隊列，並確保訓練框架支持檢查點功能，以便在搶佔時能優雅保存與恢復；(4) 配置統一的監控和成本分攤報告。
3. 混合雲/多雲GPU管理
- 架構設計：其核心是邏輯集中、物理分散的聯邦式架構。Run:ai作為統一控制平面，納管位於不同地理位置和雲服務商（如Azure AKS）的K8s集羣，形成一個全局資源池。策略引擎是大腦，可根據預設規則（如“成本優化”或“數據本地性”）自動決定工作負載的最佳運行位置。
- 實施路徑：需先在各個環境（本地數據中心、Azure、AWS等）部署標準化的K8s集羣並安裝Run:ai組件。隨後，在Run:ai控制平面中統一納管這些集羣，並配置節點池以區分不同位置的硬件特性。最後，定義並應用智能放置策略，例如，將數據處理任務固定在有數據的本地，而將彈性訓練任務設置為可溢出到雲端。
💎 總結與後續建議
簡單來説，三個場景的側重點不同：大模型推理追求極限性能與密度，多團隊研發強調公平與效率，混合雲管理則着眼於統一與彈性。Run:ai通過一套平台提供了應對這些不同需求的統一技術基座。
你可以根據當前最緊迫的需求來選擇切入點。如果需要更詳細的某一場景的技術配置示例，或者想探討如何將多個場景結合到一個統一的AI基礎設施規劃中，我可以提供進一步的分析。
三個關鍵場景的核心技術配置示例
為了讓你更直觀地將Run:ai落地，下表彙總了三個關鍵場景的核心技術配置示例，它們直接對應你之前關心的架構設計。
| 場景 | 核心配置項 | 技術配置示例與説明 |
|---|---|---|
| 1. 大模型推理 | a. 拓撲感知與分組調度 | 在部署工作負載的YAML中，通過註解（Annotation）啓用智能調度。這是確保多節點推理服務高性能的關鍵。<br>annotations:<br>kai.scheduler/topology: "topology-1"<br>kai.scheduler/topology-preferred-placement: "topology.kubernetes.io/zone" |
| b. 集成Model Streamer | 在啓動vLLM等推理引擎時，使用特定參數啓用模型流式加載，以大幅減少冷啓動延遲。<br>vllm serve <model_path> --load-format runai_streamer --model-loader-extra-config concurrency=16 |
|
| 2. 多團隊AI研發 | 項目與配額管理 | 在Run:ai控制平面為不同團隊創建項目並設置資源配額。這是實現資源隔離與公平共享的基礎。<br>這是平台的核心管理功能，通常在UI界面操作，或通過類似下表的策略定義實現：<br>項目A配額策略： <br>- 保障配額：4塊A100 GPU<br>- 上限配額：10塊A100 GPU<br>- 優先級：高 |
| 3. 混合雲管理 | a. 集羣納管 | 在Run:ai的統一控制平面中，連接並註冊位於不同環境（如本地、Azure AKS）的Kubernetes集羣。<br>這是通過平台提供的安裝腳本或UI嚮導完成，例如為每個集羣執行安裝命令：<br>runai-cluster install --cluster-name <集羣名稱> |
| b. 節點池與策略 | 將不同區域的GPU節點分組為節點池，並配置工作負載放置策略（如“成本優先”或“數據本地優先”）。<br>在策略引擎中創建規則，示例邏輯：<br>if 任務類型 == "數據處理":<br>preferred_location = "本地數據中心"<br>elif 任務類型 == "彈性訓練":<br>preferred_location = "雲端競價實例" |
🧠 關鍵概念解讀
為了幫助你理解並運用上述配置，這裏補充一些關鍵的底層概念：
- 拓撲感知調度：這個功能讓調度器“知曉”集羣的物理佈局（如哪些節點在同一機架）。通過為節點打上
topology.kubernetes.io/zone等標籤，並在Run:ai中配置，調度器會將需要頻繁通信的Pod（如Dynamo框架的多個組件）儘可能安排在同一個區域或機架內，從而降低網絡延遲，這是實現高性能分佈式推理的基石。 - 分組調度：這是指將分佈式任務的所有相關Pod（例如一個推理服務的預填充和解碼組件）視為一個不可分割的整體。調度器會確保這些Pod要麼全部成功啓動，要麼全部等待，避免因部分Pod啓動失敗而導致的資源死鎖和浪費。與拓撲感知調度結合，是實現“正確工作負載”在“正確位置”原子化啓動的核心機制。
💡 配置與實施建議
要真正運行這些配置，你可以遵循一個清晰的路徑：
- 基礎搭建：首先在你的Kubernetes集羣上完成Run:ai平台的部署。
- 場景配置：根據你的核心場景，使用上文示例進行針對性配置：
- 大模型推理：從為集羣節點配置拓撲標籤開始，然後在部署推理服務時添加調度註解並集成Model Streamer。
- 多團隊研發：在Run:ai控制枱創建項目，並為每個團隊設置配額和優先級。
- 混合雲管理：將各雲平台（如Azure AKS）和本地的Kubernetes集羣逐一納管到Run:ai，然後根據業務需求（成本、性能、數據）定義放置策略。
- 測試驗證：部署測試工作負載，通過Run:ai的監控界面觀察調度結果和資源使用情況，驗證配置是否生效。
結合AWS平台特性與Run:ai的通用功能，我可以為你分析這三個場景在AWS上的核心配置差異和實施邏輯。
🗺️ AWS平台場景配置策略對比
下表對比了三個場景在AWS平台實施時，在關鍵配置維度上的不同側重點：
| 配置維度 | 大模型推理 | 多團隊AI研發 | 混合雲管理 |
|---|---|---|---|
| 核心目標 | 高吞吐、低延遲、高密度部署 | 資源公平共享、高利用率、成本透明 | 統一調度、成本優化、彈性擴展 |
| AWS資源規格 | P4dn/p5系列：高帶寬GPU、節點間NVLink。Inf1/Trn1：對成本敏感時可考慮。 | G5/P3系列：通用型GPU，按團隊配額混合使用。 | 混合配置：本地使用穩定型號（如G4/G5），雲上按需使用P系列/競價實例。 |
| 存儲方案 | Amazon FSx for Lustre：用於高速加載大模型檢查點。S3 + Model Streamer：用於模型流式加載。 | Amazon EFS：共享代碼和數據集。S3：存儲訓練產物。 | 數據同步/緩存：使用AWS DataSync或Storage Gateway實現數據在本地與S3間的流動。 |
| 網絡配置 | EKS集羣啓用節點間NVLink，併為節點打上topology.kubernetes.io/zone等拓撲標籤。 |
標準VPC與網絡配置即可滿足。 | 通過AWS Direct Connect或VPN建立本地數據中心與AWS VPC的高速、穩定連接。 |
| 核心Run:ai策略 | 1. 拓撲感知調度：利用節點標籤，將Dynamo等框架的通信密集型組件就近放置。<br>2. Gang調度：確保推理服務所有Pod原子化啓動。<br>3. 細粒度共享：單GPU虛擬化運行多個推理實例。 | 1. 項目與配額：為每個團隊創建Run:ai項目，設定GPU的保障配額和上限配額。<br>2. 優先級隊列：設置不同優先級（如生產訓練 > 實驗），並啓用檢查點功能以支持搶佔。 | 1. 統一控制平面：在AWS EKS和本地K8s集羣上均安裝Run:ai組件，並由Run:ai統一納管。<br>2. 智能放置策略：定義策略（如“成本優先”），將工作負載自動調度到最優位置。 |
🛠️ AWS實施路徑要點
在具體實施時，你需要關注的要點如下：
1. 大模型推理
- 集羣部署：在AWS創建EKS集羣，並選擇支持NVLink的GPU節點（如p4d.24xlarge）。
- 安裝與配置：在EKS上安裝Run:ai。為節點打上拓撲標籤（如
topology.kubernetes.io/zone=us-east-1a），並在Run:ai控制枱配置對應的網絡拓撲。 - 部署推理服務：部署時，在YAML文件中為工作負載添加拓撲感知調度註解（例如
kai.scheduler/topology-preferred-placement: “topology.kubernetes.io/zone”），以確保低延遲。同時，使用--load-format runai_streamer參數集成Model Streamer，從S3流式加載模型。
2. 多團隊AI研發
- 基礎環境：同樣基於EKS部署，可使用更具性價比的GPU實例。
- Run:ai多租户配置：在Run:ai控制枱為每個團隊創建獨立項目。
- 設置配額與隊列：在每個項目中，按需設置GPU的保障配額（確保基本研發）和上限配額（防止過度佔用）。根據任務重要性（如生產訓練、開發測試）配置不同的優先級隊列。同時，確保所有訓練框架（如PyTorch）支持檢查點功能，以便在資源被高優先級任務搶佔時能優雅保存和恢復。
3. 混合雲管理
- 環境準備：
- AWS端：創建EKS集羣並安裝Run:ai。
- 本地端：確保本地Kubernetes集羣可被Run:ai管理（通常是標準化部署）。
- 網絡打通：通過AWS Direct Connect或Site-to-Site VPN，建立本地網絡與AWS VPC的私有連接。
- 集羣納管與策略制定：在Run:ai的統一控制平面中，添加並註冊AWS EKS集羣和本地集羣。根據業務需求，在策略引擎中定義工作負載放置規則。例如，將數據處理任務固定在有數據的本地，而將需要彈性算力的訓練任務設置為“可溢出到AWS”，並優先使用競價實例以節省成本。
💡 總結與後續建議
總的來説，在AWS上實施Run:ai，大模型推理場景的核心是硬件拓撲與智能調度的深度結合，多團隊研發的核心是精細化的配額與優先級管理，混合雲場景的核心則是網絡連接與全局調度策略。
如果你想更進一步，建議可以從以下方向着手：
- 使用AWS服務優化：結合Amazon SageMaker進行模型訓練和實驗跟蹤，用AWS Cost Explorer監控和分析GPU成本。
- 參考官方集成：查閲NVIDIA NGC目錄和AWS Marketplace，尋找可能已優化的Run:ai相關鏡像或解決方案。
- 進行概念驗證：先從單一場景（如多團隊研發）開始，在一個EKS集羣上進行小範圍的概念驗證，再逐步擴展到複雜場景。
針對在AWS平台上實施Run:ai的三大場景，我將為你梳理一份詳細的技術組件清單，並提供核心架構圖，以幫助你將方案可視化。
📋 綜合技術組件清單
下表彙總了三個場景所需的全部核心AWS服務、Kubernetes組件、Run:ai功能及關鍵工具：
| 組件類別 | 具體組件/服務 | 大模型推理 | 多團隊AI研發 | 混合雲管理 |
|---|---|---|---|---|
| AWS基礎服務 | EC2 (GPU實例) | P4dn/p5 (NVLink) | G5/P3 (性價比) | 混合（本地+G4/G5/P系列/競價實例） |
| Amazon EKS | ✅ 生產集羣 | ✅ 共享研發集羣 | ✅（雲端集羣） | |
| VPC & 網絡 | 私有子網、安全組 | 私有子網、安全組 | Direct Connect/VPN (核心) | |
| 存儲與數據 | Amazon S3 | ✅ 模型倉庫 | ✅ 數據集/模型倉庫 | ✅ 中心化數據湖 |
| Amazon EFS | (可選) | ✅ 共享代碼/數據 | (可選) | |
| Amazon FSx for Lustre | ✅ 高速訓練集 | (可選，高性能需求) | (可選) | |
| AWS DataSync/Storage Gateway | — | — | ✅ 數據同步核心 | |
| 容器與編排 | Kubernetes (EKS) | ✅ | ✅ | ✅（本地+雲端集羣） |
| Run:ai 控制平面 | ✅ | ✅ | ✅ 全局管理核心 | |
| NVIDIA GPU Operator | ✅ 驅動管理 | ✅ 驅動管理 | ✅ 各集羣均需 | |
| Run:ai核心功能 | 細粒度GPU共享 | ✅ 核心 | ✅ | ✅ |
| 拓撲感知調度 | ✅ 核心 | (可選) | (跨雲場景有限) | |
| Gang調度 | ✅ 核心 | ✅ (分佈式訓練) | ✅ | |
| 項目與配額管理 | (基礎) | ✅ 核心 | ✅ | |
| 優先級與搶佔 | ✅ 核心 (保障SLA) | ✅ 核心 | ✅ | |
| 統一集羣納管 | — | — | ✅ 核心 | |
| 智能工作負載放置 | — | — | ✅ 核心 | |
| 監控與運維 | Amazon CloudWatch | ✅ 監控指標 | ✅ 監控指標 | ✅ 統一監控 |
| AWS Cost Explorer | ✅ 成本分析 | ✅ 成本分攤核心 | ✅ 成本優化核心 | |
| Run:ai 監控面板 | ✅ 資源/作業視圖 | ✅ 配額/隊列視圖 | ✅ 全局視圖 |
🏗️ 場景架構圖與實施路徑
以下是三個場景的核心架構示意圖及關鍵實施步驟。
場景一：大模型推理（高性能、高密度）
此場景旨在最大化GPU利用率和推理吞吐。
[架構示意圖]
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 應用層 (User Access) │
│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │
│ │ REST API │ │ SDK/CLI │ │
│ └─────────────┘ └─────────────┘ │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 推理服務層 (Model Serving) │
│ ┌─────────┐ ┌─────────┐ Run:ai KAI-Scheduler │
│ │ vLLM │ │Triton │◄───► ┌────────────────────┐ │
│ │ Engine │ │Inference│ │ 拓撲感知 + Gang調度 │ │
│ └─────────┘ └─────────┘ │ 細粒度GPU共享 │ │
│ │ │ └────────────────────┘ │
├─────┼─────────────┼─────────────────────────────────────────┤
│ │ (流式加載) │ │
│ ▼ ▼ │
│ ┌─────────────────────────────────────┐ │
│ │ Run:ai Model Streamer │ │
│ └─────────────────────────────────────┘ │
│ │ (從對象存儲高效加載) │
├─────────────────────┼─────────────────────────────────────────┤
│ ▼ │
│ ┌──────────────────┐ │
│ │ Amazon S3 │ │
│ │ (模型倉庫) │ │
│ └──────────────────┘ │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 基礎設施層 (AWS EKS) │
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │
│ │ GPU Node │ │ GPU Node │ │ GPU Node │ │
│ │ (P4dn/P5) │ │ (P4dn/P5) │ │ (P4dn/P5) │ │
│ │ NVLink/EFA │ │ NVLink/EFA │ │ NVLink/EFA │ │
│ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ │
│ 高速RDMA網絡 (通過EFA和/或專用放置組) │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
核心實施路徑：
- 基礎設施：在同一可用區創建EKS集羣，部署P4dn/p5實例，並啓用EFA和放置組以保證低延遲網絡。
- Run:ai配置：安裝Run:ai後，為節點打上拓撲標籤（如
topology.kubernetes.io/zone=us-east-1a），在控制枱配置網絡拓撲。創建項目並設置高優先級配額，保障推理服務資源。 - 部署與集成：使用附帶
kai.scheduler/topology-preferred-placement註解的YAML部署推理服務。配置vLLM使用--load-format runai_streamer參數從S3流式加載模型。
場景二：多團隊AI研發（公平、高效）
此場景核心是資源隔離、隊列管理與成本透明。
[架構示意圖]
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 多團隊自助服務平台 │
│ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ │
│ │ Team A │ │ Team B │ │ Team C │ │
│ │ (風控) │ │(量化交易)│ │(智能投顧)│ │
│ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ │
│ │ │ │ │
│ └─────────────┼─────────────┘ │
│ ▼ │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Run:ai 統一控制平面與調度器 │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 項目配額管理 優先級隊列管理 成本報告 │ │
│ │ ┌──────┐ ┌──────┐ ┌──────┐ │ │
│ │ │Proj A│◄─┐ │ 生產 │ │ 團隊 │ │ │
│ │ │ 保4 │ ├──► │ 隊列 │◄─────── │ 成本 │ │ │
│ │ │ 上10 │ │ │(高) │ │ 報告 │ │ │
│ │ └──────┘ │ └──────┘ └──────┘ │ │
│ │ ┌──────┐ │ ┌──────┐ │ │
│ │ │Proj B│ └──► │ 開發 │ │ │
│ │ │ 保2 │ │ 隊列 │ │ │
│ │ │ 上5 │ │(中) │ │ │
│ │ └──────┘ └──────┘ │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ 調度與執行 │
├─────────────────────────┼──────────────────────────────────┤
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────┐ │
│ │ Amazon EKS 集羣 │ │
│ │ (GPU資源池) │ │
│ │ ┌─────┐ ┌─────┐ │ │
│ │ │ Pod │ │ Pod │ │ │
│ │ │(訓練)│ │(Notebk)│ │ │
│ │ └─────┘ └─────┘ │ │
│ └─────────────────────┘ │
│ │ 讀取/寫入 │
├─────────────────────────┼──────────────────────────────────┤
│ ┌─────────────┼─────────────┐ │
│ ▼ ▼ ▼ │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │ Amazon │ │ Amazon │ │ Amazon │ │
│ │ EFS │ │ S3 │ │ SageMaker│ │
│ │(共享代碼) │ │(訓練產出) │ │ (實驗跟蹤) │ │
│ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
核心實施路徑：
- 基礎環境：創建EKS集羣，混搭G5/P3等實例。部署NVIDIA GPU Operator和Run:ai。
- 多租户配置：在Run:ai中為每個團隊創建項目，並設置保障配額和上限配額。
- 隊列與策略：創建高、中、低優先級隊列，將生產訓練任務提交至高優先級隊列。啓用檢查點功能，允許高優先級任務搶佔低優先級任務資源，被搶佔任務自動保存狀態並在資源釋放後恢復。
- 成本透明：集成Run:ai成本報告與AWS Cost Explorer，按項目標籤分攤成本。
場景三：混合雲管理（統一、彈性）
此場景實現本地與AWS雲資源的無縫融合與智能調度。
[架構示意圖]
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Run:ai 統一控制平面 (全局視圖與策略引擎) │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 策略示例: │ │
│ │ IF 任務標籤 == "數據預處理": 調度至 → [本地集羣] │ │
│ │ IF 任務標籤 == "彈性訓練" AND 本地無資源: 調度至 → [AWS雲] │ │
│ │ IF 雲實例類型 == "競價實例": 優先選擇 → [AWS競價實例池] │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 控制流 │
│ ┌──────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ │ │
│ ┌────┴─────┐ ┌─────┴────┐ │
│ │ 本地數據中心 │ │ AWS 雲 │ │
│ │ Kubernetes │ │ EKS集羣 │ │
│ │ 集羣 │ │ │ │
│ └────┬─────┘ └─────┬────┘ │
│ │ │ │
├─────────┼──────────────────────────────────────────────┼───────────┤
│ │ 數據流 (通過高速專線) │ │
│ ▼ ▼ │
│ ┌──────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────┐ │
│ │ 本地存儲 │◄───►│ AWS DataSync │◄───►│ Amazon S3 │ │
│ │ (NAS/SAN) │ │ / Storage Gateway│ │ (中心數據湖) │ │
│ └──────────────┘ └─────────────────┘ └─────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
核心實施路徑：
- 環境準備：
- AWS端：創建EKS集羣，安裝Run:ai。
- 本地端：確保本地K8s集羣可達並安裝Run:ai。
- 網絡打通：申請AWS Direct Connect專線或配置Site-to-Site VPN，將本地網絡與AWS VPC安全連接。
- 數據同步：使用AWS DataSync在本地存儲和Amazon S3之間建立自動、增量的數據同步管道，或使用Storage Gateway提供本地緩存。
- 統一納管與策略：在Run:ai控制枱添加並註冊所有集羣。在Run:ai策略引擎中定義放置規則，例如基於標籤將數據處理任務定向到本地，將彈性訓練任務設置為可“溢出”到AWS，並優先使用競價實例。
💎 總結與進階建議
這三個架構可以逐步演進，例如從多團隊研發平台起步，將其產出的模型通過大模型推理架構服務化，最後為應對算力高峯引入混合雲管理形成完整閉環。
聚焦問題：
- 明確起點：確定最先實施的場景，利用對應清單進行資源採購和賬號準備。
- 設計網絡與權限：尤其對於混合雲場景，早期規劃VPC、子網、安全組和IAM角色至關重要。
- 進行概念驗證：在一個小型EKS集羣上完成Run:ai的安裝、配額配置和樣例作業提交，驗證整個流程。
提供建議：團隊規模、現有基礎設施（是否有本地機房）或第一個目標工作負載類型（如LLM訓練、Stable Diffusion推理）
