Kubernetes编排下的H200推理服务弹性伸缩

基于Kubernetes编排H200推理服务，需解决GPU资源感知与动态调度难题。采用GPU Operator自动管理NVIDIA驱动与容器运行时，通过Device Plugin暴露H200显存与计算核指标。为应对推理流量波动，可部署KEDA或自定义HPA控制器，结合Prometheus采集的GPU利用率、请求延迟等指标，设置触发阈值（如GPU利用率超70%扩容）。关键创新点在于引入“预热伸缩”策略：利用H200的快速启动特性，提前基于流量预测模型创建Pod副本，同时结合Volcano调度器的GPU拓扑感知功能，避免跨NUMA节点调度带来的性能损失。缩容时需配置优雅退出，通过Connection Draining机制确保存量请求处理完成。此方案可实现秒级弹性响应，在保证服务SLO的前提下将GPU资源利用率提升至75%以上。

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