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本文详细介绍了DeepSeek如何通过结合Kubernetes的容器编排能力和Slurm的高性能计算作业调度，构建出一个灵活高效的混合调度系统，以解决超大规模AI训练场景中的GPU资源调度问题。文章深入解析了混合调度的必要性、核心架构设计、关键组件交互、实战配置示例以及性能优化实践，并展示了该方案在实际应用中的显著收益，如作业排队时间减少78%、GPU碎片率降低75%等。此外，还探讨了未来演进方向，如异构资源统一调度和AI4Scheduling等。 在当今的大规模人工智能(AI)训练领域，资源调度显得尤为重要。随着深度学习技术的快速发展，对于GPU等高性能计算资源的需求与日俱增。传统的资源调度系统已无法满足现阶段的需求，因此，有必要构建一种新型的调度架构来有效管理这些资源。 DeepSeek公司提出了一种结合Kubernetes和Slurm的混合调度架构，旨在打造一个灵活且高效的系统。Kubernetes以其容器化能力而闻名，可以有效管理各种资源，实现应用的快速部署、扩展和管理。Slurm则是一款高性能的计算作业调度系统，长期以来在科学计算和工程计算领域被广泛使用。 混合调度架构的核心在于，它能够同时发挥Kubernetes在容器化应用管理上的优势以及Slurm在高性能计算任务调度上的长处。通过这种组合，混合调度架构不仅能够处理各种复杂的应用场景，还能在保证高效率的同时对GPU等资源进行优化分配。 该架构的设计着重于解决超大规模AI训练场景中GPU资源调度的难题。混合调度系统通过合理分配和调度GPU资源，大幅减少了作业排队时间，降低了GPU碎片率，从而提高资源利用率和作业执行效率。文章中也提到了系统构建过程中的关键组件交互和实际配置的示例，为相关领域的工作者提供了实践中的参考。 在性能优化方面，该混合调度架构已经取得了显著的效果。实例数据显示，作业排队时间减少了78%，GPU碎片率降低了75%，这些数据有力地证明了混合调度系统在实际应用中的有效性。此外，文章还探讨了该架构的未来发展，包括如何更好地实现异构资源的统一调度，以及将人工智能技术应用于调度决策的AI4Scheduling等方向。 DeepSeek的混合调度架构是一个开创性的解决方案，为超大规模AI训练场景下的资源调度提供了全新的思路和实践案例。随着AI技术的进一步发展，该架构有望在未来得到更广泛的应用和不断的优化升级。

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在讨论Kubernetes 1.23.4版本的安装包时，首先要了解Kubernetes作为一个开源的容器编排平台，它能够自动化容器应用的部署、扩展和操作。这个平台的目的是让用户不必直接操作容器，而是通过声明式的API来实现对容器化应用的管理。Kubernetes 1.23.4版本作为该系列的一个重要更新，包含了大量新的特性和改进。 Kubernetes的安装包通常会提供给想要部署和运行Kubernetes集群的用户。这些包包括运行Kubernetes所需的二进制文件、库文件以及配置模板等。在本次给出的文件名称中，"k8s-rpm-x86"指的是适用于x86架构的Red Hat系列操作系统的RPM安装包。RPM（Red Hat Package Manager）是Red Hat及其衍生系统（如CentOS和Fedora）用来打包安装软件的一种格式。这意味着该安装包适合在基于Red Hat的Linux发行版上运行。 在安装过程中，用户需要根据自己的操作系统环境选择合适的安装包。在使用RPM包之前，通常会遇到对系统依赖性的检查，以及可能的配置问题，这些问题都需要在安装前解决。一旦安装成功，用户就可以开始部署和管理Kubernetes集群了。部署Kubernetes集群不是一件简单的工作，需要细致的规划和配置。 在集群部署之前，首先要规划集群的架构，包括主节点和工作节点的布局，以及网络的配置。网络配置尤其关键，因为容器间以及容器与外界通信都依赖于网络的正确设置。此外，数据存储也是集群配置的重要部分，选择合适的存储解决方案是确保数据持久性和应用高可用性的关键。 集群部署完成后，接下来就是集群的管理。Kubernetes提供了丰富的资源管理能力，包括但不限于Pods、Services、Deployments、ConfigMaps和Secrets等。用户可以通过YAML格式的配置文件来定义这些资源，并通过kubectl这样的命令行工具与Kubernetes API进行交互，来管理集群资源。 在集群运行过程中，监控和日志管理是不可或缺的部分。Kubernetes提供了集群层面的监控功能，可以用来追踪集群的健康状况和性能指标。同时，容器的日志收集对于故障排查和性能调优也是非常重要的。用户可以利用各种日志收集方案，如ELK Stack等，来收集和分析容器日志。 此外，安全性是Kubernetes集群管理中的另一个重要方面。Kubernetes本身具备一定的安全机制，比如角色基础访问控制（RBAC）、网络策略、Pod安全策略等。但用户还需要针对自己的业务需求，进行安全加固和风险评估，以保护集群不受恶意攻击。 Kubernetes 1.23.4版本的安装包对于希望尝试最新功能的用户来说是一个极佳的选择。新版本的发布意味着Kubernetes在功能、性能和安全性方面都进行了改进。用户在使用新版本时可以体验到更加优化的资源管理，更加简便的操作方式，以及更加可靠的服务质量保障。 随着云计算和容器技术的发展，Kubernetes的重要性日渐凸显。它的出现极大地推动了微服务架构和DevOps文化的发展，成为了构建和运行分布式系统的基石。因此，掌握Kubernetes的安装和管理知识变得越来越重要，无论是对于企业还是个人开发者而言。 Kubernetes 1.23.4版本安装包的推出，也意味着Kubernetes社区正在不断进步和成长，为容器化应用的管理提供了更加稳定和强大的支持。对于那些寻求构建和运维现代化应用平台的组织来说，理解和掌握Kubernetes的各项功能是至关重要的。通过这些功能，可以有效提升应用部署的效率，简化运维的复杂性，同时保持应用的高可用性和快速迭代更新的能力。因此，无论是刚接触Kubernetes的新手还是有经验的集群管理员，都需要紧跟社区的最新动态，以充分利用Kubernetes带来的各种好处。

在现代云计算与容器化技术领域中，Kubernetes（简称k8s）作为一款开源的容器编排系统，已经成为业界广泛采纳的容器编排工具。特别是对于那些寻求高效管理分布式容器化应用程序和服务的组织来说，Kubernetes提供了一种易于使用、可扩展的平台。它不仅支持大规模部署、管理和服务，而且还支持跨多个云和系统环境的容器化工作负载。 Kubernetes的镜像文件是其运行环境的核心组成部分之一，负责存储与传递特定的运行时环境与配置。这些镜像文件通常包含了操作系统、运行时环境、依赖库、工具、应用程序等。它们被打包为一个文件格式，方便在不同的计算环境之间进行分发和部署。 针对版本k8s-1.23.4的镜像文件，它包含了Kubernetes社区推出的特定功能与修复。每个版本的Kubernetes都会在其镜像文件中反映出来，例如改进的容器调度算法、增强的网络功能、改进的安全措施、更稳定的存储插件支持以及更高效的资源管理等。比如，在k8s-1.23.4版本中，可能包括了对新硬件的支持，或是对某些容器操作进行了优化，确保了操作的更快响应和更高效率。同时，该版本可能针对已知的性能瓶颈进行了修复，对API做了更新，以及提供了新的安全性和合规性功能。 此外，k8s镜像文件的构建和部署遵循严格的版本控制。这意味着每一个版本的镜像文件都代表着一个稳定的状态，便于用户重现问题、进行回滚操作，以及确保不同环境之间的一致性。该版本的镜像文件可以被部署在x86架构的服务器上，这使得它在多数通用的服务器硬件和虚拟化平台上都具有良好的兼容性和部署灵活性。 Kubernetes的镜像文件通常由社区维护和开发，这保证了软件的持续更新和改进。随着社区的不断成长，新的贡献者和公司加入，Kubernetes的功能和稳定性在不断地增强。而作为用户和开发者，理解并利用好k8s镜像文件，将有助于构建稳定、可扩展的容器化应用生态系统。 Kubernetes版本的升级通常要求用户对集群进行仔细的规划和准备。这是因为版本之间的改变可能会影响应用程序和配置。因此，当迁移到新的版本时，用户应该遵循最佳实践，进行彻底的测试，并考虑回滚计划。

k8s离线包安装，版本为1.23.6，用于内网环境安装k8s