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KAI Scheduler 与 HAMi 的 GPU 显存硬隔离:运行原理与实践

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上一篇 《HAMi-core 被 NVIDIA KAI Scheduler 采用》已经介绍了 KAI Scheduler 和这项集成的协作背景。本文不再重复铺垫,只回答一个问题:KAI Scheduler 把两个 Pod 调度到同一张 GPU 后,HAMi-core 是否真的能限制每个 Pod 的显存用量?

我们在 GKE 1.35/COS/CDI 上验证了当前文档支持的组合:KAI Scheduler v0.17.0 与 kai-resource-isolator 1.1.0-chart。两个 Pod 共享同一张 NVIDIA T4,各自看到 4147 MiB 上限;申请 3 GiB 成功,累计申请 5 GiB 失败。可选的 monitor 也导出了两个 Pod 的实时显存上限与用量。

关于实测输出

下文的 UUID、显存上限、CUDA 分配结果和 monitor 指标均来自该次 GKE 实测。资源后缀和地址在不同集群中会变化。

HAMi-core 被 NVIDIA KAI Scheduler 采用:GPU 共享正式迈入硬隔离时代

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HAMi 社区

本文中的集成对象严格来说是 HAMi-core,而非完整 HAMi 平台。KAI Scheduler 保留自身调度能力,引入 HAMi-core 提供 GPU Memory Isolation 能力。

2026 年 6 月,两项核心 PR 正式合并进入 NVIDIA KAI Scheduler 主干。HAMi 的 GPU 显存硬隔离能力已作为内置特性随 KAI Scheduler v0.16.4 发布,云原生 GPU 资源调度正式从「软共享」迈入「硬隔离」时代。

CNCFHAMi 是 CNCF 孵化项目