AI
Kubernetes 下开源的 GPU 虚拟化项目
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1. k8s-device-plugin https://github.com/NVIDIA/k8s-device-plugin 是 NVIDIA 官方提供的 Kubernetes 设备插件,用于在 Kubernetes 集群中管理和分配 NVIDIA GPU 资源。 k8s-device-plugin 通过与 kubelet 的交互,自动发现和注册 GPU 设备,并将其作为资源提供给 Kubernetes 调度器。它支持多种 GPU 型号,并能够处理 GPU 的分片和共享。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: gpu-pod spec: restartPolicy: Never containers: - name: cuda-container

3FS 关键技术和设计
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1. Direct IO Direct IO 绕过了操作系统的页缓存(page cache),直接与硬件设备进行数据交互。 Direct IO 的特点: 新数据多,不需要缓存 内存占用少 大文件顺序读写 对于超过阈值(默认 1MB)的同步读取操作,3FS 的客户端会将其转为 AIO (以 Direct IO 方式打开文件)操作以提高

容器化部署 DeepSeek 3FS 存储系统
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1. 部署方案 在开始容器化部署之前,先提几点要求: 为了简化交付,只需要一个镜像 为了可靠性,尽可能多副本部署 通过不同的参数启动不同的服务 通过环境变量注入配置,渲染到配置文件中 下面是 DeepSeek 3FS 的部署方案: 需要部署: 一个 Monitor 用来收集监控数据,数据存储在 ClickHouse 中 一

3FS 的一些性能测试
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1. 硬件测试 有两块 NVMe SSD SAMSUNG MZQL27T6HBLA-00A07,两个节点组成的 3FS 集群,每个节点有 4 个 IB 网口。 1.1 单线程 磁盘 FIO 128 K,读 1 fio -numjobs=1 -fallocate=none -iodepth=2 -ioengine=libaio -direct=1 -rw=read -bs=128K --group_reporting -size=100M -time_based -runtime=30 -name=fio-test -directory=/data/fio 1 Jobs: 1 (f=1): [R(1)][100.0%][r=2211MiB/s][r=17.7k IOPS][eta 00m:00s] 磁盘 FIO 128 K,写 1 fio -numjobs=1 -fallocate=none -iodepth=2 -ioengine=libaio -direct=1 -rw=write -bs=128K --group_reporting -size=100M -time_based -runtime=30 -name=fio-test -directory=/data/fio 1 Jobs: 1 (f=1): [W(1)][100.0%][w=3703MiB/s][w=29.6k IOPS][eta 00m:00s] 磁盘 FIO 4 M,

在 Kubernetes 中使用 Fluid 挂载 3FS 存储及性能测试
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1. 为什么要将 3FS 对接到 Fluid 3FS 是 DeepSeek 开源的分布式存储系统,因其极优异的性能测试结果,而被津津乐道,star 量快速飙升。 我所在的团队也对 3FS 展开了技术上的跟踪,寻找合适的应用场景,发挥 AI 硬件基础设施的最大价值。 我们线上推理、训练服务使用的存储系统都是通