จัดการ Kubernetes Cluster บน GPU ร่วมกัน: แยกสิทธิ์ผู้เช่าอย่างมีประสิทธิภาพด้วย KAI Scheduler และ vCluster 🚀

จัดการ Kubernetes Cluster บน GPU ร่วมกัน: แยกสิทธิ์ผู้เช่าอย่างมีประสิทธิภาพด้วย KAI Scheduler และ vCluster 🚀การมี Kubernetes Cluster แยกสำหรับแต่ละทีม มักจะทำให้เกิดการแยกส่วนที่เกินความจำเป็น ในขณะที่ Cluster เดียวสามารถรองรับหลายทีมได้ แต่การบริหารจัดการจะซับซ้อนขึ้นเรื่อยๆ ตามจำนวนทีมที่เพิ่มขึ้น ปัญหาที่พบบ่อยคือความขัดแย้งของเวอร์ชัน CRD, RBAC ที่ซ้ำซ้อน และการแบ่งสรรทรัพยากร GPU เป็นงบประมาณระดับทีมที่ทำได้ยาก จนบางครั้งทีมอาจต้องการ Cluster ของตนเองเพื่อความเป็นอิสระบทความนี้จะนำเสนอแนวทางที่ช่วยรักษาความเป็นอิสระของทีม โดยไม่ต้องแบ่งแยกฮาร์ดแวร์ ด้วยการใช้ Cluster ควบคุมกลางเพียง Cluster เดียว พร้อม GPU Pool, การแบ่งปัน GPU พร้อมโควต้าต่อทีม และการสร้าง Control Plane ของ Kubernetes ที่แยกสำหรับแต่ละทีม ซึ่งประกอบด้วย API Server, Controller, Data Store, Syncer และ Scheduler โดยใช้เครื่องมือ Open Source สองตัวคือ KAI Scheduler และ vClusterคุณจะได้เรียนรู้วิธีการตั้งค่าให้ 3 ทีม สามารถรัน Pod บน GPU ใน Tenant Cluster ของตนเอง โดยทั้งหมดใช้ GPU จริงเพียงเครื่องเดียว และสามารถตรวจสอบได้ว่าแต่ละทีมจะมองเห็นเฉพาะ Workload ของตนเองเท่านั้นทำความเข้าใจเครื่องมือหลัก: KAI Scheduler และ vClusterKAI Scheduler: จัดการ GPU อย่างชาญฉลาดKAI Scheduler เป็น Kubernetes Scheduler ที่ถูกออกแบบมาเพื่อการจัดสรรทรัพยากร GPU สำหรับ AI Workload โดยเฉพาะ มีความสามารถในการจัดลำดับตาม Topology, การจัดสรรแบบลำดับชั้น พร้อมโควต้าต่อทีม และการจัดสรรแบบไดนามิก รองรับการใช้งานแบบแชร์และแบบ Burst ผ่าน Custom Queue CRD สามารถทำงานร่วมกับ NVIDIA GPU Operator ได้อย่างราบรื่น และรองรับการทำงานในสเกลใหญ่หลายพัน Node และ WorkloadvCluster: สร้าง Cluster เสมือนที่แยกขาดvCluster ช่วยในการสร้าง Kubernetes Cluster เสมือน (Virtualized Kubernetes Cluster) สำหรับแต่ละทีม ทำให้เกิดการแยกส่วนอย่างสมบูรณ์ แต่ยังคงสามารถใช้ Node และ GPU ที่มีอยู่ร่วมกันได้ โดยไม่จำเป็นต้องแบ่งฮาร์ดแวร์จริง ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการใช้งานโครงสร้างพื้นฐานให้สูงสุด แต่ละ Tenant Cluster จะมี API Server, CRD และ RBAC ของตนเอง ซึ่งไม่แตกต่างจาก Kubernetes Cluster จริงทำไมการแยก Tenant Cluster จึงสำคัญ?หลายองค์กรเผชิญกับความท้าทายเมื่อต้องบริหารจัดการ Cluster สำหรับหลายทีม:ความขัดแย้งของ CRD: แต่ละทีมอาจต้องการติดตั้ง CRD เวอร์ชันที่แตกต่างกัน ซึ่งอาจขัดแย้งกันหากใช้ Cluster เดียวกันRBAC ที่ซ้ำซ้อน: การจัดการสิทธิ์การเข้าถึง (Role-Based Access Control) อาจซับซ้อนและเกิดข้อผิดพลาดได้ง่ายการแบ่งสรร GPU: การกำหนดงบประมาณและติดตามการใช้ GPU ของแต่ละทีมเป็นเรื่องยากการขาดความเป็นอิสระ: ทีมอาจรู้สึกว่าขาดการควบคุมสภาพแวดล้อมของตนเองการใช้ KAI Scheduler และ vCluster ช่วยแก้ปัญหาเหล่านี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพตัวอย่างการตั้งค่า: 3 ทีม กับ 1 GPU 🖥️บทความนี้จะสาธิตการใช้งานกับ Cluster ที่มี NVIDIA L40S GPU เพียงตัวเดียว และ 3 ทีมที่แบ่งปันส่วนของ GPU นี้ เพื่อให้เห็นภาพการทำงานได้ชัดเจน กระบวนการนี้สามารถขยายไปใช้กับ Cluster ขนาดใหญ่ที่มี GPU จำนวนมากและหลายทีมได้เช่นกันข้อกำหนดเบื้องต้นKubernetes Cluster ที่มี NVIDIA GPU Operator ติดตั้งอยู่ (บทความนี้ใช้ MicroK8s บน Brev GPU instance)KAI SchedulervCluster CLIขั้นตอนการตั้งค่า (โดยสรุป)ติดตั้งเครื่องมือ: ติดตั้ง kubectl และ helm เพื่อช่วยในการจัดการ Clusterเพิ่ม Helm Repo: เพิ่ม NVIDIA Helm repositoryยืนยัน GPU Operator: ตรวจสอบและอัปเกรด NVIDIA GPU Operator หากจำเป็นติดตั้ง KAI Scheduler: ติดตั้ง KAI Scheduler ลงใน Clusterกำหนด Team Queues: สร้าง Queue CRD สำหรับ KAI Scheduler เพื่อกำหนดลำดับชั้นและโควต้าการใช้ GPU ของแต่ละทีม (เช่น องค์กร → ทีม) โดยกำหนดค่า quota (ขั้นต่ำที่รับประกัน) และ limit (สูงสุดที่อนุญาต)สร้าง vCluster ต่อทีม: สร้าง vCluster สำหรับแต่ละทีม (เช่น NLP Team, Vision Team, Recommender System Team) โดยกำหนดค่า setOwner: false เพื่อให้ KAI Scheduler สามารถมองเห็นลำดับชั้นของ Workload ได้ถูกต้องDeploy Workload: ให้แต่ละทีม Deploy Workload ที่ต้องใช้ GPU จาก vCluster ของตนเอง โดยระบุ queue ใน Pod Spec เพื่อให้ KAI Scheduler จัดสรรทรัพยากรผลลัพธ์ที่คาดหวังทั้ง 3 ทีม จะมี Control Plane ของตนเองที่แยกขาด (API Server, RBAC, CRDs, Namespaces)Pod ของทั้ง 3 ทีม จะทำงานอยู่บน Node จริงเครื่องเดียวกัน และใช้ GPU ร่วมกันแต่ละทีมจะมองเห็นเฉพาะ Pod และ Workload ของตนเองภายใน vClusterKAI Scheduler จะจัดการการจัดสรร GPU ให้แต่ละทีมตามโควต้าและสิทธิ์ที่กำหนดข้อควรทราบเพิ่มเติมKAI Scheduler จัดการการจัดสรร GPU โดยการแบ่งเวลาการทำงาน (Time-slicing) ที่ระดับ Kernel boundaryสำหรับการแยกหน่วยความจำ GPU ในระดับ Hardware อย่างเข้มงวด สามารถใช้ NVIDIA Multi-Instance GPU (MIG) ซึ่ง KAI Scheduler ก็รองรับเช่นกันสรุป: การใช้ทรัพยากร GPU อย่างคุ้มค่าKAI Scheduler และ vCluster ทำงานร่วมกันเพื่อมอบประสบการณ์ Cluster ที่แยกเป็นส่วนตัวสำหรับแต่ละทีม โดยไม่ต้องลงทุนในฮาร์ดแวร์เพิ่มเติม แนวทางนี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการใช้งานโครงสร้างพื้นฐานให้สูงสุด ลดความซับซ้อนในการบริหารจัดการ และรักษาความเป็นอิสระของทีมหากคุณพร้อมที่จะเริ่มต้น ลองสำรวจ KAI Scheduler, vCluster และ NVIDIA GPU Operator บน GitHub หรือหากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการรวม KAI Scheduler และ vCluster สามารถเข้าร่วมงาน KubeCon 2026 North America ได้#Kubernetes #GPU #CloudNative #AI #DevOpshttps://developer.nvidia.com/blog/how-to-run-isolated-tenant-kubernetes-clusters-on-shared-gpu-infrastructure/