一、技术背景与测试目标

在AI训练与推理场景中，GPU资源的共享与隔离是提升集群利用率的关键挑战。传统方案通过时间片轮询实现算力共享，但存在显存隔离不足导致任务崩溃的风险。HAMi作为开源vGPU解决方案，通过内核级资源隔离技术，实现了算力与显存的细粒度控制。

本次测试重点验证两大核心能力：

算力隔离：验证Pod实际使用的GPU算力是否符合预设配额
显存隔离：测试当显存需求超过配额时是否触发预期的OOM保护机制

二、测试环境搭建指南

2.1 基础环境准备

采用Kubernetes集群作为测试平台，需满足以下条件：

Kubernetes版本：1.20+
节点操作系统：Linux 5.4+内核
硬件要求：NVIDIA GPU（建议Tesla系列）

通过GPU Operator自动化部署基础组件：

# 安装GPU Operator（示例命令）
helm repo add nvidia https://nvidia.github.io/gpu-operator
helm install --wait --generate-name nvidia/gpu-operator -n gpu-operator

该工具自动完成以下组件部署：

NVIDIA驱动
Container Runtime（建议使用containerd）
Device Plugin
DCGM监控组件

2.2 HAMi部署方案

从托管仓库获取最新版本（需替换为中立描述）：

git clone https://某托管仓库链接/hami-project.git
cd hami-project
kubectl apply -f deploy/hami-operator.yaml

部署后验证组件状态：

kubectl get pods -n hami-system
# 正常状态应显示Running且READY 1/1

三、核心功能测试方法

3.1 算力隔离验证

3.1.1 测试配置

创建两个测试Pod，分别配置30%和60%算力配额：

# 30%算力配置示例
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: hami-test-30
spec:
  containers:
  - name: test-container
    image: pytorch/pytorch:latest
    resources:
      limits:
        nvidia.com/gpucores: "30"  # 30%算力
        nvidia.com/gpumem: "20000" # 20GB显存
    env:
    - name: GPU_CORE_UTILIZATION_POLICY
      value: "force"  # 强制启用算力限制

3.1.2 测试执行

使用ResNet18训练任务作为负载：

# 测试脚本关键逻辑
model = models.resnet18()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001)
for epoch in range(10):
    start_time = time.time()
    # 执行训练步骤...
    duration = time.time() - start_time
    print(f"Epoch {epoch}: {duration:.2f}s")

3.1.3 结果分析

通过DCGM监控工具采集数据：

# 采集GPU利用率数据
dcgmi profiling -s 1 -d 300 -o gpu_util.csv

实测数据显示：

30%配额Pod：平均利用率稳定在28-32%区间
60%配额Pod：平均利用率稳定在58-62%区间
波动范围±2%符合预期误差

3.2 显存隔离验证

3.2.1 测试场景设计

创建三个测试用例：

正常申请（80%显存）
超额申请（120%显存）
突发峰值（短时突破配额）

3.2.2 测试实现

使用CUDA内存分配测试工具：

import torch
def test_memory_limit(mb_limit):
    try:
        # 尝试分配超过限额的显存
        tensor = torch.zeros(int(mb_limit * 1024 * 1024 / 4), dtype=torch.float32).cuda()
        return True
    except RuntimeError as e:
        if "CUDA out of memory" in str(e):
            return False
        raise

3.2.3 测试结果

测试场景	显存配额	实际分配	结果
正常申请	16GB	16GB	成功
持续超额申请	16GB	20GB	触发OOM错误
突发峰值	16GB	18GB(瞬时)	部分操作被限流

四、性能优化建议

4.1 算力调优策略

动态配额调整：结合Kubernetes HPA实现根据负载自动调整gpucores配额
优先级调度：通过Pod优先级控制关键任务获取更多算力资源
批处理优化：对小batch任务进行合并处理减少算力碎片

4.2 显存管理技巧

梯度检查点：启用torch.utils.checkpoint减少中间激活显存占用
统一内存：配置CUDA_MANAGED_FORCE_DEVICE_ALLOC=1启用托管内存
监控告警：设置Prometheus规则当显存使用率>85%时触发告警

五、典型应用场景

多租户环境：通过命名空间隔离不同团队的GPU资源
开发测试环境：为CI/CD流水线提供按需分配的GPU资源
在线推理服务：保障关键推理任务获得稳定的算力供应
AI教育平台：为学生实验提供安全的GPU沙箱环境

六、故障排查指南

现象	可能原因	解决方案
算力限制不生效	未设置FORCE策略	检查GPU_CORE_UTILIZATION_POLICY环境变量
频繁OOM错误	显存配额设置过低	调整gpumem参数或优化模型内存占用
Pod启动失败	设备插件未注册	检查hami-device-plugin日志
监控数据缺失	DCGM服务异常	重启dcgm-exporter组件

通过本次完整测试验证，HAMi方案在算力隔离精度和显存保护机制方面表现可靠，特别适合需要严格资源隔离的生产环境。开发者可根据实际业务需求，结合本文提供的测试方法和优化建议，构建高效的GPU资源池化解决方案。

开源vGPU方案HAMi：GPU资源隔离与性能验证实践指南