GPUs en Kubernetes · Lección 19
¿Qué ventaja da DRA para gestionar un cluster con hardware heterogéneo (distintos tipos de GPU, FPGAs, u otros aceleradores especializados) simultáneamente?
Permite expresar solicitudes de recursos que distinguen entre distintos tipos y capacidades específicas de hardware disponible, más allá de un simple contador genérico que trataría a todo el hardware especializado por igual
DRA solo puede gestionar exactamente un único tipo de hardware especializado en todo el cluster, sin soporte real de heterogeneidad
Elimina por completo la necesidad de tener drivers específicos para cada tipo distinto de hardware especializado
Requiere que todo el hardware especializado del cluster sea exactamente del mismo modelo y fabricante
GPUs en Kubernetes · Lección 19
Completa el código
El modelo clásico de recursos extendidos trata cada tipo de hardware como un contador
Revisa: trata cada tipo de hardware como un contador genérico simple.
GPUs en Kubernetes · Lección 19
¿Por qué un cluster con GPUs de NVIDIA y aceleradores de otro fabricante distinto se beneficiaría de la capacidad de DRA de expresar requisitos específicos por tipo de hardware, en vez de tratarlos todos como un mismo contador genérico de 'aceleradores'?
Pista: cada tipo de hardware especializado tiene capacidades, drivers y características distintas entre sí; una carga de trabajo que específicamente necesita las capacidades de un tipo de acelerador en particular necesita poder expresar ese requisito preciso, en vez de que el sistema trate indistintamente a cualquier acelerador disponible como si fueran intercambiables entre sí.
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DRA para hardware heterogéneo
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