Koordinator v1.6: 支持 AI/ML 场景的异构资源调度能力

2025年2月24日 · 34 分钟阅读

Jianyu Wang

Koordinator member

Rougang Han

Koordinator member

Tao Song

Koordinator member

背景

随着 DeepSeek 等大模型的火爆，AI 和高性能计算领域对异构设备资源调度的需求迅速增长，无论是 GPU、NPU 还是 RDMA 等设备。如何高效管理和调度这些资源成为了行业关注的核心问题。在这一背景下，Koordinator 积极响应社区诉求，持续深耕异构设备调度能力，并在最新的 v1.6 版本中推出了一系列创新功能，帮助客户解决异构资源调度难题。

在 v1.6 版本中，我们完善了设备拓扑调度能力，支持感知更多机型的 GPU 拓扑结构，显著加速 AI 应用内的 GPU 互联性能。与开源项目 HAMi 合作，推出了端到端的 GPU & RDMA 联合分配能力以及 GPU 强隔离能力，有效提升了典型 AI 训练任务的跨机互联效率和推理任务的部署密度，从而更好地保障应用性能并提高集群资源利用率。同时，增强了 Kubernetes 社区的资源插件，使其可以对不同资源配置不同的节点打分策略，该功能在 GPU 任务和 CPU 任务混部在一个集群中时能有效降低 GPU 碎片率。

自 2022 年 4 月正式开源以来，Koordinator 已迭代发布了 14 个大版本，吸引了来自阿里巴巴、蚂蚁科技、Intel、小红书、小米、爱奇艺、360、有赞等众多企业的优秀工程师参与贡献。他们带来了丰富的想法、代码和实际应用场景，极大地推动了项目的发展。特别值得一提的是，在 v1.6.0 版本中，共有 10 位新加入的开发者积极参与到 Koordinator 社区的建设中，他们是 @LY-today、@AdrianMachao、@TaoYang526、@dongjiang1989、@chengjoey、@JBinin、@clay-wangzhi、@ferris-cx、@nce3xin 和 @lijunxin559。感谢他们的贡献，也感谢所有社区成员的持续投入和支持！

核心亮点功能

1、GPU 拓扑感知调度：加速 AI 应用内的 GPU 互联

随着深度学习和高性能计算（HPC）等领域的快速发展，GPU 成为许多计算密集型工作负载的核心资源。在 Kubernetes 集群中，GPU 的高效利用对于提升应用性能至关重要。然而，GPU 资源的性能表现并不均衡，受到硬件拓扑结构和资源配置的影响。例如

在多 NUMA 节点的系统中，GPU、CPU 和内存之间的物理连接可能会影响数据传输速度和计算效率。
对于 NVIDIA 的 L20、L40S 等卡型，GPU 之间的通信效率取决于它们是否属于同一个 PCIE 或者同一个 NUMANode。
对于华为的晟腾 NPU 以及虚拟化环境中采用 SharedNVSwitch 模式的 NVIDIA H系列机器，GPU 的分配需要遵守一些预定义的 Partition 规则。

Koordinator 针对上述设备场景，提供了丰富的设备拓扑调度 API 来满足 Pod 对于 GPU 拓扑的诉求。下面是这些 API 的使用举例：

GPU、CPU、内存等分配在同一个 NUMA Node

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
annotations:
    scheduling.koordinator.sh/numa-topology-spec: '{"numaTopologyPolicy":"Restricted", "singleNUMANodeExclusive":"Preferred"}'
spec:
containers:
- resources:
    limits:
        koordinator.sh/gpu: 200
        cpu: 64
        memory: 500Gi
    requests:
        koordinator.sh/gpu: 200
        cpu: 64
        memory: 500Gi

GPU 分配在同一个 PCIE

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
annotations: 
    scheduling.koordinator.sh/device-allocate-hint: |-
    {
        "gpu": {
        "requiredTopologyScope": "PCIe"
        }
    }
spec:
containers:
- resources:
    limits:
        koordinator.sh/gpu: 200

GPU 分配在同一个 NUMA Node

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
annotations: 
    scheduling.koordinator.sh/device-allocate-hint: |-
    {
        "gpu": {
        "requiredTopologyScope": "NUMANode"
        }
    }
spec:
containers:
- resources:
    limits:
        koordinator.sh/gpu: 400

GPU 需按照预定义的 Partition 分配

通常，GPU 预定义 Partition 规则由特定的 GPU 型号或系统配置决定，也可能受到具体节点上的 GPU 配置的影响。调度器无法洞悉硬件型号或 GPU 类型的具体信息；相反，它依靠节点级别的组件将这些预定义规则上报给设备自定义资源 (CR) 来知晓，如下所示：

apiVersion: scheduling.koordinator.sh/v1alpha1
kind: Device
metadata:
  annotations:
    scheduling.koordinator.sh/gpu-partitions: |
      {
        "1": [
            "NVLINK": {
                {
                  # Which GPUs are included
                  "minors": [
                      0
                  ],
                  # GPU Interconnect Type
                  "gpuLinkType": "NVLink",
                  # Here we take the bottleneck bandwidth between GPUs in the Ring algorithm. BusBandwidth can be referenced from https://github.com/NVIDIA/nccl-tests/blob/master/doc/PERFORMANCE.md
                  "ringBusBandwidth": 400Gi
                  # Indicate the overall allocation quality for the node after the partition has been assigned away.
                  "allocationScore": "1",
                },
                ...
            }
            ...
        ],
        "2": [
            ...
        ],
        "4": [
            ...
        ],
        "8": [
            ...
        ]
      }
  labels:
    // 指示 Partition 规则是否必须遵守
    node.koordinator.sh/gpu-partition-policy: "Honor"
  name: node-1

当同时有多个可选的 Partition 方案时，Koordinator 允许用户决定是否按照最优 Partition 分配:

kind: Pod
metadata:
  name: hello-gpu
  annotations:
    scheduling.koordinator.sh/gpu-partition-spec: |
      {
        # BestEffort|Restricted
        "allocatePolicy": "Restricted", 
      }
spec:
  containers:
    - name: main
      resources:
        limits:
          koordinator.sh/gpu: 100

当用户不需要按照最优 Partition 分配时，调度器将会按照尽可能 Binpack 的方式分配。想要了解关于 GPU 拓扑感知调度的更多细节，请参考如下设计文档：

由衷感谢社区开发者 @eahydra 对该特性的贡献！

2、端到端 GDR 支持：提升跨机任务的互联性能

在 AI 模型训练场景中，GPU 之间需要进行频繁的集合通信，以同步训练过程迭代更新的权重。GDR 全称叫做 GPUDirect RDMA，其目的是解决多机 GPU 设备之间交换数据的效率问题。通过 GDR 技术多机之间 GPU 交换数据可以不经过 CPU 和内存，大幅节省 CPU/Memory 开销同时降低延时。为了实现这一目标，Koordinator v1.6.0 版本中设计实现了 GPU/RDMA 设备联合调度特性，整体架构如下：

Koordlet 检测节点上的 GPU 和 RDMA 设备，并将相关信息上报给 Device CR。
Koord-Manager 从设备 CR 同步资源到 node.status.allocatable。
Koord-Scheduler 根据设备拓扑为 Pod 分配 GPU 和 RDMA，并将分配结果注解到 Pods 上。
Multus-CNI 访问 Koordlet PodResources Proxy 以获取分配给 Pods 的 RDMA 设备，并将相应的 NIC 附加到 Pods 的网络命名空间中。
Koordlet 提供 NRI 插件，将设备挂载到容器中。

由于涉及到众多组件和复杂的环境，Koordinator v1.6.0 提供了最佳实践来展示如何一步步部署 Koordinator、Multus-CNI 和 SRIOV-CNI。在部署好相关组件之后，用户可以简单采用如下的 Pod 协议来请求调度器为它申请的 GPU 和 RDMA 进行联合分配：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-vf01
  namespace: kubeflow
  annotations:
    scheduling.koordinator.sh/device-joint-allocate: |-
      {
        "deviceTypes": ["gpu","rdma"]
      }
    scheduling.koordinator.sh/device-allocate-hint: |-
      {
       "rdma": {
         "vfSelector": {} //apply VF
       }
      }
spec:
  schedulerName: koord-scheduler
  containers:
  - name: container-vf
    resources:
      requests:
        koordinator.sh/gpu: 100
        koordinator.sh/rdma: 100
      limits:
        koordinator.sh/gpu: 100
        koordinator.sh/rdma: 100

想要更进一步地采用 Koordinator 端到端地测试 GDR 任务，大家可以参考最佳实践中的样例一步步进行，在此也由衷感谢社区开发者 @ferris-cx 对该特性的贡献！

3、GPU 共享强隔离：提高 AI 推理任务的资源利用率

在 AI 应用中，GPU 是大模型训练和推理不可或缺的核心设备，能够为计算密集型任务提供强大的算力支持。然而，这种强大的算力往往伴随着高昂的成本。在实际生产环境中，我们经常会遇到这样的情况：一些小模型或轻量级推理任务仅需占用 GPU 的一小部分资源（例如 20% 的算力或 GPU 内存），但为了运行这些任务，却不得不独占一张高性能 GPU 卡。这种资源使用方式不仅浪费了宝贵的 GPU 算力，还显著增加了企业的成本。

这种情况在以下场景中尤为常见：

在线推理服务：许多在线推理任务的计算需求较低，但对延迟要求较高，通常需要部署在高性能 GPU 上以满足实时性需求。
开发与测试环境：开发者在调试模型时，往往只需使用少量 GPU 资源，但传统调度方式会导致资源利用率低下。
多租户共享集群：在多用户或多团队共享的 GPU 集群中，每个任务独占 GPU 会导致资源分配不均，难以充分利用硬件能力。

为了解决这一问题，Koordinator 结合 HAMi 为用户提供了 GPU 共享隔离的能力，允许多个 Pod 共享同一张 GPU 卡。通过这种方式，不仅可以显著提高 GPU 的资源利用率，还能降低企业成本，同时满足不同任务对资源的灵活需求。例如，在 Koordinator 的 GPU 共享模式下，用户可以精确分配 GPU 核心数或显存比例，确保每个任务都能获得所需的资源，同时避免相互干扰。

HAMi 是 CNCF Sandbox 项目，旨在为 Kubernetes 提供一个设备管理中间件。HAMi-Core 是它的核心模块，通过劫持 CUDA-Runtime（libcudart.so）和 CUDA-Driver（libcuda.so）之间的 API 调用提供 GPU 共享隔离能力。在 v1.6.0 版本中，Koordinator 利用 HAMi-Core 的 GPU 隔离功能，提供端到端的 GPU 共享解决方案。

大家可以通过下面的 YAML 文件部署 DaemonSet 直接在对应节点上安装 HAMi-core。

apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
  name: hami-core-distribute
  namespace: default
spec:
  selector:
    matchLabels:
      koord-app: hami-core-distribute
  template:
    metadata:
      labels:
        koord-app: hami-core-distribute
    spec:
      affinity:
        nodeAffinity:
          requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
            nodeSelectorTerms:
            - matchExpressions:
              - key: node-type
                operator: In
                values:
                - "gpu"
      containers:
      - command:
        - /bin/sh
        - -c
        - |
          cp -f /k8s-vgpu/lib/nvidia/libvgpu.so /usl/local/vgpu && sleep 3600000
        image: docker.m.daocloud.io/projecthami/hami:v2.4.0
        imagePullPolicy: Always
        name: name
        resources:
          limits:
            cpu: 200m
            memory: 256Mi
          requests:
            cpu: "0"
            memory: "0"
        volumeMounts:
        - mountPath: /usl/local/vgpu
          name: vgpu-hook
        - mountPath: /tmp/vgpulock
          name: vgpu-lock
      tolerations:
      - operator: Exists
      volumes:
      - hostPath:
          path: /usl/local/vgpu
          type: DirectoryOrCreate
        name: vgpu-hook
     # https://github.com/Project-HAMi/HAMi/issues/696
      - hostPath:
          path: /tmp/vgpulock
          type: DirectoryOrCreate
        name: vgpu-lock

Koordinator 调度器的 GPU Binpack 能力是默认开启状态，在安装好 Koordinator 和 HAMi-Core 之后，用户可以通过如下方式申请 GPU 共享卡并启用 HAMi-Core 隔离。

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-example
  namespace: default
  labels:
    koordinator.sh/gpu-isolation-provider: hami-core
spec:
  schedulerName: koord-scheduler
  containers:
  - command:
    - sleep
    - 365d
    image: busybox
    imagePullPolicy: IfNotPresent
    name: curlimage
    resources:
      limits:
        cpu: 40m
        memory: 40Mi
        koordinator.sh/gpu-shared: 1
        koordinator.sh/gpu-core: 50
        koordinator.sh/gpu-memory-ratio: 50
      requests:
        cpu: 40m
        memory: 40Mi
        koordinator.sh/gpu-shared: 1
        koordinator.sh/gpu-core: 50
        koordinator.sh/gpu-memory-ratio: 50
    terminationMessagePath: /dev/termination-log
    terminationMessagePolicy: File
  restartPolicy: Always

关于在 Koordinator 启用 HAMi GPU 共享隔离能力的使用指导，请参考：

Device Scheduling - GPU Share With HAMi

由衷感谢 HAMi 社区同学 @wawa0210 对该特性的支持！

4、差异化 GPU 调度策略：有效降低 GPU 碎片率

在现代 Kubernetes 集群中，多种类型资源（如 CPU、内存、GPU 等）通常在一个统一的平台上进行管理。然而，不同类型资源的使用模式和需求往往存在显著差异，这导致了对资源堆叠（Packing）和打散（Spreading）的不同策略需求。例如：

GPU 资源：在 AI 模型训练或推理任务中，为了最大化 GPU 的利用率并减少碎片化，用户通常希望将 GPU 任务优先调度到已经分配了 GPU 的节点上（即“堆叠”策略）。这种策略可以避免因 GPU 分布过于分散而导致资源浪费。
CPU 和内存资源：相比之下，CPU 和内存资源的需求更多样化。对于一些在线服务或批处理任务，用户更倾向于将任务分散到多个节点上（即“打散”策略），以避免单个节点上的资源热点问题，从而提高整体集群的稳定性和性能。

此外，在混合工作负载场景中，不同任务对资源的需求也会相互影响。例如：

在一个同时运行 GPU 训练任务和普通 CPU 密集型任务的集群中，如果 CPU 密集型任务被调度到 GPU 节点上并消耗了大量 CPU 和内存资源，可能会导致后续的 GPU 任务因非 CPU 资源不足而无法启动，最终处于 Pending 状态。
在多租户环境中，某些用户可能只申请 CPU 和内存资源，而另一些用户则需要 GPU 资源。如果调度器不能区分这些需求，可能会导致资源争用和不公平的资源分配。

Kubernetes 原生的 NodeResourcesFit 插件目前对不同资源只支持配置同样的打分策略，举例如下：

apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1
kind: KubeSchedulerConfiguration
profiles:
  - pluginConfig:
      - name: NodeResourcesFit
        args:
          apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1
          kind: NodeResourcesFitArgs
          scoringStrategy:
            type: LeastAllocated
            resources:
              - name: cpu
                weight: 1
              - name: memory
                weight: 1
              - name: nvidia.com/gpu
                weight: 1

但在生产实践中，有些场景并不适用这种设计。例如：在 AI 场景中，申请 GPU 的业务希望优先占用整个 GPU 机器，防止 GPU 碎片化；申请 CPU&MEM 的业务希望优先 Spread，以降低 CPU 热点。Koordinator 在 v1.6.0 版本中引入了 NodeResourceFitPlus 插件以支持为不同资源配置差异化的打分策略，用户在安装 Koordinator 调度器时可配置如下：

apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1
kind: KubeSchedulerConfiguration
profiles:
- pluginConfig:
  - args:
      apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1
      kind: NodeResourcesFitPlusArgs
      resources: 
        nvidia.com/gpu:
          type: MostAllocated
          weight: 2
        cpu:
          type: LeastAllocated
          weight: 1
        memory:
          type: LeastAllocated
          weight: 1
    name: NodeResourcesFitPlus
  plugins:
    score:
      enabled:
      - name: NodeResourcesFitPlus
        weight: 2
  schedulerName: koord-scheduler

另外，申请 CPU&MEM 的业务会希望优先分散到非 GPU 机器，防止 GPU 机器上 CPU&MEM 消耗过大，导致真正的申请 GPU 任务因非 GPU 资源不足而处于 Pending 状态。Koordinator 在 v1.6.0 当中引入了 ScarceResourceAvoidance 插件以支持该需求，用户可配置调度器如下，表示 nvidia.com/gpu 是稀缺资源，当 Pod 没有申请该稀缺资源时尽量避免调度到上面。

apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1
kind: KubeSchedulerConfiguration
profiles:
- pluginConfig:
  - args:
      apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1
      kind: ScarceResourceAvoidanceArgs
      resources: 
      - nvidia.com/gpu
    name: ScarceResourceAvoidance
  plugins:
    score:
      enabled:
      - name: NodeResourcesFitPlus
        weight: 2
      - name: ScarceResourceAvoidance
        weight: 2
      disabled:
      - name: "*"
  schedulerName: koord-scheduler

关于 GPU 资源差异化调度策略的详细设计和使用指导，请参考：

由衷感谢社区开发者 @LY-today 对该特性的贡献。

5、精细化资源预留：满足 AI 任务的高效运行需求

异构资源的高效利用往往依赖于与其紧密耦合的 CPU 和 NUMA 资源的精确对齐。例如：

GPU 加速任务：在多 NUMA 节点的服务器中，如果 GPU 与 CPU 或内存之间的物理连接跨越了 NUMA 边界，可能会导致数据传输延迟增加，从而显著降低任务性能。因此，这类任务通常要求 GPU、CPU 和内存分配在同一 NUMA 节点上。
AI 推理服务：在线推理任务对延迟非常敏感，需要确保 GPU 和 CPU 的资源分配尽可能靠近，以减少跨 NUMA 节点的通信开销。
科学计算任务：一些高性能计算任务（如分子动力学模拟或天气预测）需要高带宽、低延迟的内存访问，因此必须严格对齐 CPU 核心和本地内存。

这些需求不仅适用于任务调度，也延伸到了资源预留场景。在生产环境中，资源预留是一种重要的机制，用于为关键任务提前锁定资源，确保其在未来的某个时间点能够顺利运行。然而，在异构资源场景下，简单的资源预留机制往往无法满足精细化的资源编排需求。例如：

某些任务可能需要预留特定 NUMA 节点上的 CPU 和 GPU 资源，以保证任务启动后能够获得最佳性能。
在多租户集群中，不同用户可能需要预留不同类型的资源组合（如 GPU + CPU + 内存），并且希望这些资源能够严格对齐。
当预留资源未被完全使用时，如何灵活地将剩余资源分配给其他任务，同时避免影响预留任务的资源保障，也是一个重要挑战。

为了应对这些复杂的场景，Koordinator 在 v1.6 版本中对资源预留功能进行了全面增强，提供了更精细化和灵活的资源编排能力。具体包括以下改进：

支持精细化 CPU、GPU 资源的预留和抢占。
支持 Pod 对预留资源量的精确匹配。
资源预留亲和性支持指定预留名称和污点容忍属性。
资源预留支持 Pods 数限制。
支持资源预留抢占低优先级 Pod。

插件扩展接口变动：

预留资源校验接口 ReservationFilterPlugin 从 PreScore 阶段前置到 Filter 阶段以确保过滤结果更准确。
预留资源账本归还接口 ReservationRestorePlugin 废弃了不需要的方法以提升调度效率。

以下是新功能的使用示例：

预留资源量精确匹配（Exact-Match Reservation）指定 Pod 精确匹配预留资源量，可以用于缩小一组 Pod 和一组预留资源的匹配关系，让预留资源的分配更可控。

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  annotations:
    # 指定Pod精确匹配预留的资源类别，Pod只能匹配在这些资源类别下预留资源量和Pod规格完全相等的Reservation对象；比如指定"cpu","memory","nvidia.com/gpu"
    scheduling.koordinator.sh/exact-match-reservation: '{"resourceNames":{"cpu","memory","nvidia.com/gpu"}}'

忽略资源预留（reservation-ignored）指定 Pod 忽略资源预留，可以让 Pod 填充已预留但未分配的节点空闲资源，配合抢占使用可以更减少资源碎片。

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  labels:
    # 指定Pod的调度可以忽略掉资源预留
    scheduling.koordinator.sh/reservation-ignored: "true"

指定资源预留名称的亲和性（ReservationAffinity）

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  annotations:
    # 指定Pod匹配的资源预留名称
    scheduling.koordinator.sh/reservation-affinity: '{"name":"test-reservation"}'

指定资源预留的污点和容忍

apiVersion: scheduling.koordinator.sh/v1alpha1
kind: Reservation
metadata:
  name: test-reservation
spec:
  # 指定Reservation的Taints，其预留资源只能分配给容忍该污点的Pod
  taints:
  - effect: NoSchedule
    key: test-taint-key
    value: test-taint-value
  # ...
---
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  annotations:
    # 指定Pod对资源预留的污点容忍
    scheduling.koordinator.sh/reservation-affinity: '{"tolerations":[{"key":"test-taint-key","operator":"Equal","value":"test-taint-value","effect":"NoSchedule"}]}'

开启 reservation 抢占

注：当前不支持高优 Pod 抢占低优 Reservation 的用法。

apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1beta3
kind: KubeSchedulerConfiguration
profiles:
- pluginConfigs:
  - name: Reservation
    args:
      apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1beta3
      kind: ReservationArgs
      enablePreemption: true
  # ...
  plugins:
    postFilter:
    # 调度器配置中，关闭DefaultPreemption插件的抢占，开启Reservation插件的抢占
    - disabled:
      - name: DefaultPreemption
      # ...
    - enabled:
      - name: Reservation

由衷感谢社区开发者 @saintube 对该特性的贡献！

6、混部：Mid tier 支持空闲资源再分配，增强 Pod 级别 QoS 配置

在现代数据中心中，混部技术已经成为提升资源利用率的重要手段。通过将延迟敏感型任务（如在线服务）与资源密集型任务（如离线批处理）混合部署在同一集群中，企业可以显著降低硬件成本并提高资源使用效率。然而，随着混部集群资源水位的不断提高，如何确保不同类型任务之间的资源隔离成为关键挑战。

在混部场景中，资源隔离能力的核心目标是：

保障高优先级任务的性能：例如，在线服务需要稳定的 CPU、内存和 I/O 资源，以满足低延迟要求。
充分利用空闲资源：离线任务应尽可能利用高优先级任务未使用的资源，但不能对高优先级任务造成干扰。
动态调整资源分配：根据节点负载的变化实时调整资源分配策略，避免资源争抢或浪费。

为了实现这些目标，Koordinator 持续构建和完善资源隔离能力。在 v1.6 版本中，我们主要围绕资源超卖和混部 QoS 展开了一系列功能优化和问题修复，具体包括以下内容：

Mid 资源超卖和节点画像特性优化计算逻辑，支持超卖节点未分配资源，避免对节点资源进行二次超卖。
负载感知调度优化指标降级逻辑。
CPU QoS、Resctrl QoS 支持 pod 维度配置。
带外负载管理补充 prometheus metrics，以增强可观测性。
Blkio QoS、资源放大等特性的 bugfixes。

Mid 资源超卖从 Koordinator v1.3 版本开始引入，提供基于节点画像的动态资源超卖能力。但是，为了确保超卖资源的稳定性，Mid 资源完全从节点上已分配的 Prod pods 中获取，意味着空节点一开始是没有 Mid 资源的，这给一些工作负载使用 Mid 资源带来了诸多不便，Koordinator 社区也收到了一些企业用户的反馈和贡献。 Resource Model 在 v1.6 版本中，Koordinator 更新了超卖计算公式，如下：

MidAllocatable := min(ProdReclaimable, NodeAllocatable * thresholdRatio) + ProdUnallocated * unallocatedRatio
ProdReclaimable := min(max(0, ProdAllocated - ProdPeak * (1 + safeMargin)), NodeUnused)

计算逻辑有两点变化：

支持按静态比例对未分配资源进行超卖，以改善冷启动问题。
不允许超卖实际已使用的节点资源，避免因二次超卖场景导致预估值过大；例如，一些用户使用了 Koordinator 的节点资源放大能力以调度更多 Prod pods，使得节点上 ProdAllocated > NodeAllocatable，导致 MidAllocatable 的预估值已经偏离真实的节点负载。

此外，在混部 QoS 方面，Koordinator v1.6 增强了 Pod 粒度的 QoS 策略配置能力，适用于例如混部节点上加黑干扰 Pod 以及灰度调整混部 QoS 的使用场景：

Resctrl 特性，支持 Pod 维度的 LLC 和内存带宽隔离能力
CPU QoS 特性，支持 Pod 维度的 CPU QoS 配置

Resctrl 特性可通过以下方式在 Pod 维度启用：

在 Koordlet 中 feature-gate 中启用 Resctrl 特性。
通过 Pod Annotation 协议node.koordinator.sh/resctrl，配置 LLC 及内存带宽（MB）限制策略。例如，

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  annotations:
    node.koordinator.sh/resctrl: '{"llc": {"schemata": {"range": [0, 30]}}, "mb": {"schemata": {"percent": 20}}}'

Pod 维度的 CPU QoS 配置则可通过以下方式启用：

启用 CPU QoS，请参照：https://koordinator.sh/docs/user-manuals/cpu-qos/
通过 Pod Annotation 协议koordinator.sh/cpuQOS，配置 Pod 的 CPU QoS 策略。例如，

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  annotations:
    koordinator.sh/cpuQOS: '{"groupIdentity": 1}'

由衷感谢 @kangclzjc、@j4ckstraw、@lijunxin559、@tan90github、@yangfeiyu20102011 等社区开发者在混部相关特性上的贡献！

7、调度、重调度：持续提升的运行效率

在云原生技术持续发展的今天，越来越多的企业将核心业务迁移到 Kubernetes 平台，集群规模和任务数量呈现爆发式增长。这种趋势带来了显著的技术挑战，尤其是在调度性能和重调度策略方面：

调度性能需求：随着集群规模的扩大，调度器需要处理的任务数量急剧增加，这对调度器的性能和扩展性提出了更高要求。例如，在大规模集群中，如何快速完成 Pod 的调度决策、降低调度延迟成为关键问题。
重调度策略需求：在多租户环境下，资源竞争加剧，频繁的重调度可能导致工作负载在不同节点之间反复迁移，进而增加系统负担并影响集群稳定性。此外，如何在保障生产任务稳定运行的同时，合理分配资源以避免热点问题，也成为重调度策略设计的重要考量。

为了应对这些挑战，Koordinator 在 v1.6.0 版本中对调度器和重调度器进行了全面优化，旨在提升调度性能、增强重调度策略的稳定性和合理性。以下是我们在当前版本中针对调度器性能的优化：

将 PodGroup 的 MinMember 检查提前到 PreEnqueue，减少不必要的调度周期。
将 Reservation 的资源归还延迟到 AfterPreFilter 阶段，只在 PreFilterResult 允许的节点上做资源归还，降低算法复杂度。
优化 NodeNUMAResource、DeviceShare、Reservation 等插件的 CycleState 分布，降低内存开销。
为 Koordinator 额外增加的扩展点如 BeforePreFilter、AfterPreFilter 新增延迟指标。

随着集群规模的不断扩大，重调度过程的稳定性和合理性成为核心关注点。频繁的驱逐可能导致工作负载在节点间反复迁移，增加系统负担并引发稳定性风险。为此，我们在 v1.6.0 版本中对重调度器进行了多项优化：

LowNodeLoad 插件优化：
1. LowNodeLoad 插件现在支持配置 ProdHighThresholds 和 ProdLowThresholds，结合 Koordinator 优先级（Priority）对工作负载的资源利用率进行差异化管理，能够减少生产应用引起的热点问题，从而实现更细粒度的负载均衡；
2. 优化了对待驱逐 Pod 的排序逻辑，通过分段函数打分算法选出最适合驱逐的 Pod，确保合理的资源分配，避免因驱逐资源利用率最大的Pod而造成的稳定性问题；
3. 优化了 Pod 驱逐前的检查逻辑，LowNodeLoad 在驱逐 Pod 前逐一检查目标节点是否会因重调度成为新的热点节点，这一优化有效避免了反复重调度的发生。
驱逐控制器 MigrationController 增强：
1. MigrationController 具有 ObjectLimiter 的能力，能够控制某段时间内工作负载的驱逐频率。现在支持配置 namespace 级别的驱逐限流，对 namespace 下的驱逐进行更加精细化的控制；同时将ObjectLimiter从Arbitrator 迁移到 MigrationController 内部，修复了在并发场景下可能出现的限流失效问题；
2. 新增 EvictAllBarePods 配置项，允许用户开启驱逐没有 OwnerRef 的 Pod，从而提高了重调度的灵活性；
3. 新增 MaxMigratingGlobally 配置项，MigrationController 可以单独控制Pod的最大驱逐数量，从而降低了稳定性风险；
4. 优化了 GetMaxUnavailable 方法的计算逻辑，当计算工作负载的最大不可用副本数向下取整为 0 时，默认将其调整为 1，避免导致用户对副本不可用数的控制失去预期的准确性和一致性。
新增重调度全局配置参数 MaxNoOfPodsToEvictTotal，可以确保重调度器全局的 Pod 最大驱逐数量，减少对集群的负担并提升稳定性；

由衷感谢社区开发者 @AdrianMachao、@songtao98、@LY-today、@zwForrest、@JBinin、@googs1025、@bogo-y 在调度重调度优化上的贡献！

未来计划

Koordinator 社区将继续专注于加强 GPU 资源管理和调度功能，提供重调度插件进一步解决资源分配不均衡导致的 GPU 碎片问题，并计划在下一个版本中引入更多新的功能和特性，以支持更复杂的工作负载场景；同时，在资源预留和混部方面，我们将进一步优化，以支持更细粒度的场景。

目前社区已经在规划的 Proposal 如下：

着重解决的使用问题如下：

NRI 插件冲突

长期规划的 Proposal 如下：

提供一个端到端可演进的设备管理方案

我们鼓励用户反馈使用体验，并欢迎更多开发者参与 Koordinator 项目，共同推动其发展！

背景​

核心亮点功能​

1、GPU 拓扑感知调度：加速 AI 应用内的 GPU 互联​

2、端到端 GDR 支持：提升跨机任务的互联性能​

3、GPU 共享强隔离：提高 AI 推理任务的资源利用率​

4、差异化 GPU 调度策略：有效降低 GPU 碎片率​

5、精细化资源预留：满足 AI 任务的高效运行需求​

6、混部：Mid tier 支持空闲资源再分配，增强 Pod 级别 QoS 配置​

7、调度、重调度：持续提升的运行效率​

未来计划​

背景

核心亮点功能

1、GPU 拓扑感知调度：加速 AI 应用内的 GPU 互联

2、端到端 GDR 支持：提升跨机任务的互联性能

3、GPU 共享强隔离：提高 AI 推理任务的资源利用率

4、差异化 GPU 调度策略：有效降低 GPU 碎片率

5、精细化资源预留：满足 AI 任务的高效运行需求

6、混部：Mid tier 支持空闲资源再分配，增强 Pod 级别 QoS 配置

7、调度、重调度：持续提升的运行效率

未来计划