来源 | Dynamia 密瓜智能 公众号
芯与序（Of Silicon & Scheduling）
—— 万般之芯，合于一序。
向 Kubernetes 1.34 的 Of Wind & Will 致意：彼处以风与志命名航向；
此处，我们以 芯与 序为坐标。
芯，是世间万象的硅与算：形态各异，自有脾性；
序，是人们给出的节律与秩序：在复杂中取可走之径。
当多样之芯汇入同一片海，我们不许诺风向，只承诺给出 可被遵循的序。
于是，一个版本得以成形：
不是因为一切完美，而是因为 秩序让不完美也能并行。
我们激动地宣布 HAMi 的最新版本正式发布！本次更新在硬件厂商生态支持、核心调度器优化、关键稳定性修复以及开发者社区建设方面取得了显著进展，旨在为用户提供更强大、更稳定、更易用的 GPU 资源管理和调度解决方案。
展开剩余98%版本亮点速览
硬件生态全面拓展：新增对昆仑芯 XPU、燧原 GCU、AWS Neuron 从整卡、虚拟化到拓扑感知的完整支持，并在沐曦 MetaX 上实现 sGPU 算力显存共享、三种 QoS 管理模式，同时依托 MetaXLink 增强拓扑感知与智能调度能力；NVIDIA GPU 的拓扑调度能力也同步升级。
调度器核心优化：引入调度失败事件聚合、NVIDIA 异常卡处理，以及支持扩展的 ResourceQuota 等机制，使得能正确计算多 GPU 请求的显存 / 算力配额，大幅提升可观测性和系统健壮性。
应用层生态整合：增强 vLLM 兼容性，完成 Xinference 集成，并支持 Volcano Dynamic MIG。
社区蓬勃发展：新增多位贡献者（含 Reviewer）和维护者，多篇 CNCF 案例与生态演讲展示 HAMi 的广泛实践。
WebUI 功能增强： 沐曦监控全链路打通，异构指标可视化更直观。
硬件生态全面拓展：新增对昆仑芯 XPU、燧原 GCU、AWS Neuron 从整卡、虚拟化到拓扑感知的完整支持，并在沐曦 MetaX 上实现 sGPU 算力显存共享、三种 QoS 管理模式，同时依托 MetaXLink 增强拓扑感知与智能调度能力；NVIDIA GPU 的拓扑调度能力也同步升级。
调度器核心优化：引入调度失败事件聚合、NVIDIA 异常卡处理，以及支持扩展的 ResourceQuota 等机制，使得能正确计算多 GPU 请求的显存 / 算力配额，大幅提升可观测性和系统健壮性。
应用层生态整合：增强 vLLM 兼容性，完成 Xinference 集成，并支持 Volcano Dynamic MIG。
社区蓬勃发展：新增多位贡献者（含 Reviewer）和维护者，多篇 CNCF 案例与生态演讲展示 HAMi 的广泛实践。
WebUI 功能增强： 沐曦监控全链路打通，异构指标可视化更直观。
社区动态
CNCF 案例分享
HAMi 在云原生社区持续落地，以下为近期的用户实践：
顺丰科技（Effective GPU）：基于 HAMi 实现大规模异构算力的池化与调度，详见 CNCF 案例研究 [1]。
PREP-EDU：借助 HAMi 优化教育平台的 AI 训练任务，显著提升资源利用率，详见 CNCF 案例研究 [2]。
顺丰科技（Effective GPU）：基于 HAMi 实现大规模异构算力的池化与调度，详见 CNCF 案例研究 [1]。
PREP-EDU：借助 HAMi 优化教育平台的 AI 训练任务，显著提升资源利用率，详见 CNCF 案例研究 [2]。
vCluster 云原生专家推荐
在 vCluster 技术研讨会上，云原生专家将 HAMi 作为一个“很有意思”的创新方案进行推荐，并指出其核心优势在于通过代理层拦截 CUDA API，实现细粒度的资源治理与隔离。会议回放可在 YouTube 视频[3] 查看。
The Linux Foundation AI_dev
在 AI_dev 峰会上，我们分享了 HAMi 如何通过灵活的 GPU 切分与软件定义隔离，缓解云原生环境中的算力浪费问题。会议回放可在 YouTube 视频[4] 查看。
越南电信：Kubernetes 上的 GPU 与 eBPF
在越南电信的落地实践中，HAMi 展示了在 Kubernetes 环境下对 GPU 资源进行管理与可观测的能力。更多详情可参阅 CNCF Cloud Native Hanoi Meetup[5] 以及 YouTube 视频[6]。
核心特性展开
硬件厂商生态完善
本次版本对主流异构计算硬件平台的支持进行了深度优化和扩展，旨在为用户提供更广泛的选择和更高效的资源管理能力。
沐曦 MetaX - 支持 sGPU 算力显存共享并接入 QoS 管理（三种模式），基于 MetaXLink 的智能调度 & WebUI 全面适配
沐曦 MetaX - 支持 sGPU 算力显存共享并接入 QoS 管理（三种模式），基于 MetaXLink 的智能调度 & WebUI 全面适配
HAMi v2.7.0 版本为沐曦 MetaX GPU 提供了统一的调度方案，其核心特性包括：
GPU 共享 （sGPU）: 允许多个容器任务共享同一张物理 GPU 卡，类似于 vGPU，提高了资源利用率。
资源隔离与限制： 可以精确限制每个任务能使用的显存大小（例如 4G）。可以限制每个任务使用的计算核心（vcore）比例（例如 60%）。
拓扑感知调度： 针对单机多卡的场景，调度器能感知 GPU 间的连接拓扑（如 MetaXLink、PCIe Switch），并为多卡任务优先选择通信带宽最高的 GPU 组合，提升训练性能。
服务质量 （QoS） 策略： 支持为任务设置不同的资源服务等级，如 BestEffort （尽力而为）、FixedShare （固定份额） 和 BurstShare （突发份额），以满足不同业务场景的需求。
健康检查与监控： 提供设备健康状态检查，在 HAMi-WebUI 中打通沐曦监控全链路，使得异构指标在界面中更直观呈现，可视化地展示整个集群的资源分配和使用情况。
GPU 共享 （sGPU）: 允许多个容器任务共享同一张物理 GPU 卡，类似于 vGPU，提高了资源利用率。
资源隔离与限制： 可以精确限制每个任务能使用的显存大小（例如 4G）。可以限制每个任务使用的计算核心（vcore）比例（例如 60%）。
拓扑感知调度： 针对单机多卡的场景，调度器能感知 GPU 间的连接拓扑（如 MetaXLink、PCIe Switch），并为多卡任务优先选择通信带宽最高的 GPU 组合，提升训练性能。
服务质量 （QoS） 策略： 支持为任务设置不同的资源服务等级，如 BestEffort （尽力而为）、FixedShare （固定份额） 和 BurstShare （突发份额），以满足不同业务场景的需求。
健康检查与监控： 提供设备健康状态检查，在 HAMi-WebUI 中打通沐曦监控全链路，使得异构指标在界面中更直观呈现，可视化地展示整个集群的资源分配和使用情况。
拓扑寻优原理详解
HAMi 调度器对沐曦 MetaX GPU 的拓扑寻优，其核心目标是确保多卡任务在高速互联的 GPU "群组"内部执行，从而最大化通信效率。其核心思想是： 一个结合了节点内“优先级”和节点间“量化评分”的两阶段决策机制。
它首先在每个节点内部，通过一套 确定性的优先级规则直接选出最优的 GPU 组合，优先从单个高速互联域 （linkZone） 中分配。
随后，在多个候选节点之间，它通过一 个综合了“分配质量”和“拓扑损失”的评分公式进行量化评估，选出不仅对当前任务最好，也对集群未来资源布局最有利的节点。
这个“两阶段”详细流程如下：
第一阶段：节点内设备选择 - “规则至上”
此阶段核心是在节点内部找到一个符合拓扑最优的 GPU 组合。这个过程不是一个评分竞赛，而是一个确定性的、遵循严格优先级的决策树。
工作流程详解
输入： 节点上所有满足 Pod 资源请求（如显存、算力）的候选 GPU 列表。
分组： 算法首先将这些候选 GPU 按照它们的 linkZone ID （高速互联域标识） 进行分组。
决策树： 算法开始按以下优先级顺序进行决策：
第一优先级 （最优解：域内满足）: 算法会检查是否存在任何一个 linkZone 分组，其内部的 GPU 数量足以满足任务的全部需求。
第二优先级 （次优解：跨域组合）: 算法会创建一个新的空列表，然后逐个遍历所有 linkZone 分组，将里面的 GPU 全部添加到这个新列表中，直到列表中的 GPU 总数满足任务需求。
第三优先级 （保底解：补充无互联信息设备）: 如果遍历完所有 linkZone 分组后，列表中的 GPU 数量仍然不够，算法最后会用那些没有 linkZone 信息的 GPU 来补足剩余的数量。
输入： 节点上所有满足 Pod 资源请求（如显存、算力）的候选 GPU 列表。
分组： 算法首先将这些候选 GPU 按照它们的 linkZone ID （高速互联域标识） 进行分组。
决策树： 算法开始按以下优先级顺序进行决策：
第一优先级 （最优解：域内满足）: 算法会检查是否存在任何一个 linkZone 分组，其内部的 GPU 数量足以满足任务的全部需求。
第一优先级 （最优解：域内满足）: 算法会检查是否存在任何一个 linkZone 分组，其内部的 GPU 数量足以满足任务的全部需求。
第二优先级 （次优解：跨域组合）: 算法会创建一个新的空列表，然后逐个遍历所有 linkZone 分组，将里面的 GPU 全部添加到这个新列表中，直到列表中的 GPU 总数满足任务需求。
第二优先级 （次优解：跨域组合）: 算法会创建一个新的空列表，然后逐个遍历所有 linkZone 分组，将里面的 GPU 全部添加到这个新列表中，直到列表中的 GPU 总数满足任务需求。
第三优先级 （保底解：补充无互联信息设备）: 如果遍历完所有 linkZone 分组后，列表中的 GPU 数量仍然不够，算法最后会用那些没有 linkZone 信息的 GPU 来补足剩余的数量。
第三优先级 （保底解：补充无互联信息设备）: 如果遍历完所有 linkZone 分组后，列表中的 GPU 数量仍然不够，算法最后会用那些没有 linkZone 信息的 GPU 来补足剩余的数量。
阶段一的本质： 通过强制的优先级规则，用最高效的方式锁定节点内部理论上通信性能最高的 GPU 组合。
第二阶段：节点间评分决策 - “综合评估”
当多个节点都能通过第一阶段（即都能提供一个有效的 GPU 组合）时，调度器需要在这几个候选节点中做出最终选择。这个阶段采用的是量化评分机制。
评分机制详解
每个候选节点都会被计算一个最终得分，得分最高的节点胜出。最终得分公式：
Final Score = (10 * allocatedScore) - lossScore我们来拆解这个公式：
allocatedScore （分配质量分）: 这个分数衡量的是第一阶段选出的那个 GPU 组合本身的内部连接紧密程度。组合内处于相同 linkZone 的设备对越多，这个分数就越高。10 * allocatedScore 表明调度器极度重视为当前任务分配一个高质量的组合。权重乘以 10，使其在最终得分中占据主导地位。
lossScore （拓扑损失分 / 碎片化惩罚）: 这是一个非常关键的“远见”指标。它衡量的是：“为了完成本次分配，我们对节点上剩余的、未被分配的 GPU 的拓扑完整性造成了多大的破坏？”
计算方式：lossScore = （分配前总分） - （分配组合得分） - （剩余设备得分）
这意味着调度器会惩罚那些会导致节点拓扑资源“碎片化”的分配行为，在分配质量分相同的时候会起作用，保护了集群为未来的大型任务保留优质、完整拓扑资源的能力。
allocatedScore （分配质量分）: 这个分数衡量的是第一阶段选出的那个 GPU 组合本身的内部连接紧密程度。组合内处于相同 linkZone 的设备对越多，这个分数就越高。10 * allocatedScore 表明调度器极度重视为当前任务分配一个高质量的组合。权重乘以 10，使其在最终得分中占据主导地位。
lossScore （拓扑损失分 / 碎片化惩罚）: 这是一个非常关键的“远见”指标。它衡量的是：“为了完成本次分配，我们对节点上剩余的、未被分配的 GPU 的拓扑完整性造成了多大的破坏？”
计算方式：lossScore = （分配前总分） - （分配组合得分） - （剩余设备得分）
计算方式：lossScore = （分配前总分） - （分配组合得分） - （剩余设备得分）
这意味着调度器会惩罚那些会导致节点拓扑资源“碎片化”的分配行为，在分配质量分相同的时候会起作用，保护了集群为未来的大型任务保留优质、完整拓扑资源的能力。
这意味着调度器会惩罚那些会导致节点拓扑资源“碎片化”的分配行为，在分配质量分相同的时候会起作用，保护了集群为未来的大型任务保留优质、完整拓扑资源的能力。
最终总结： 这个两阶段原理，首先通过刚性的优先级规则在每个节点内部“优中选优”，然后通过一个 兼顾“当前利益”与“长远规划”的评分公式，在所有候选节点中 做出全局最优决策。
调度策略与拓扑寻优的协同
调度策略与拓扑寻优目前是通过一个正负权重进行强力干预。在 binpack 模式下，拓扑优化是加分项；
而在 spread 模式下，拓扑优化反而成了减分项，这使得调度器会优先选择一个拓扑结构较差但更空闲的节点，而非一个拓扑结构很好但同样空闲的节点。
调度策略与拓扑寻优目前是通过一个正负权重进行强力干预。在 binpack 模式下，拓扑优化是加分项；
而在 spread 模式下，拓扑优化反而成了减分项，这使得调度器会优先选择一个拓扑结构较差但更空闲的节点，而非一个拓扑结构很好但同样空闲的节点。
使用 node-scheduler-policy=spread 时，尽可能将 Metax 资源分配在同一个 Metaxlink 或 PCIe Switch 下，如下图所示：
由沐曦提供
使用 node-scheduler-policy=binpack 时，分配 GPU 资源，以尽量减少对 MetaxXLink 拓扑的破坏，如下图所示：
由沐曦提供
使用方式
沐曦 sGPU 的三种 QoS Policy
BestEffort （尽力而为）: 默认策略。资源尽力分配，追求最大化的资源利用率。
FixedShare （固定份额）: 严格保证任务分配到的算力 （vcore） 和显存 （vmemory），性能稳定，不受其他任务干扰。
BurstShare （突发份额）: 有资源份额，但在 GPU 空闲时允许被 sGPU 使用，适合有突发负载的业务。
BestEffort （尽力而为）: 默认策略。资源尽力分配，追求最大化的资源利用率。
FixedShare （固定份额）: 严格保证任务分配到的算力 （vcore） 和显存 （vmemory），性能稳定，不受其他任务干扰。
BurstShare （突发份额）: 有资源份额，但在 GPU 空闲时允许被 sGPU 使用，适合有突发负载的业务。
sGPU 的 QoS Policy 核心调度原理：“同类聚合”
这个原理由 checkDeviceQos 函数实现，我们可以将其总结为一句话：
一张物理 GPU 卡，从第一个任务入驻开始，就只能接受和它“同类”的后续任务。
这意味着，一个 GPU 的“身份”在被第一个 Pod 占用时就被决定了。
如果第一个 Pod 是 FixedShare，这张卡就变成了“FixedShare 专用卡”。
如果第一个 Pod 是 BestEffort，这张卡就变成了“BestEffort 专用卡”。
如果第一个 Pod 是 FixedShare，这张卡就变成了“FixedShare 专用卡”。
如果第一个 Pod 是 BestEffort，这张卡就变成了“BestEffort 专用卡”。
任何试图进入一张“身份”不符的卡的 Pod，都会在调度阶段被拒绝，其核心逻辑如下：
如果 GPU 完全空闲，允许任何 QoS 任务入驻。
如果 GPU 已被占用，则新任务的 QoS 注解必须严格等于卡上现有任务的 QoS，否则拒绝。
请求 100% 算力的独占任务不受此规则限制。
如果 GPU 完全空闲，允许任何 QoS 任务入驻。
如果 GPU 已被占用，则新任务的 QoS 注解必须严格等于卡上现有任务的 QoS，否则拒绝。
请求 100% 算力的独占任务不受此规则限制。
使用方式
WebUI 全面支持
WebUI 现已全面支持沐曦 MetaX GPU 的监控指标展示，提供直观的资源使用情况概览。
说明文档：MetaX GPU 支持说明[7]
使用文档：MetaX GPU 样例[8]
Related PRs:
https://github.com/Project-HAMi/HAMi/pull/1123
https://github.com/Project-HAMi/HAMi/pull/1193
https://github.com/Project-HAMi/HAMi/pull/1295
https://github.com/Project-HAMi/HAMi-WebUI/pull/46
由衷感谢社区开发者 @Kyrie336，@darker-thanBlack 对以上特性的贡献！
同时也特别感谢 沐曦团队在整个特性设计与实现过程中的深度参与，为这一系列特性的成功落地提供了坚实支持。
昆仑芯 XPU - 新增完整 vXPU 支持：设备切分，显存对齐，拓扑感知
HAMi v2.7.0 版本为昆仑芯 XPU 提供了统一的调度方案，其核心特性包括：
混合部署与虚拟化：可以在一个集群中同时调度昆仑芯的整卡和 vXPU（虚拟化切片），虚拟化支持 1/4 卡和 1/2 卡两种粒度的切分。提高了资源利用率的灵活性。
显存自动对齐：用户请求 vXPU 显存时，无需关心硬件具体的显存规格。系统会自动将请求的显存值向上对齐到最接近的硬件支持规格（例如 24G、48G），简化了资源申请。
拓扑感知调度：调度器能够感知节点上 XPU 卡的拓扑结构（如翼侧互联信息：将索引 0-3 的设备视为 leftwing，将索引 4-7 的设备视为 rightwing）。在分配多个 vXPU 切片时，调度算法会优先选择位于同一物理卡、同一翼侧的切片组合，以确保最低的通信延迟和最高的应用性能。
精细化设备指定：支持通过 Pod 的 annotation （hami.io/use-xpu-uuid & hami.io/no-use-xpu-uuid） 来白名单或黑名单指定具体的物理卡 UUID，满足特定测试或灰度发布等高级调度需求。
混合部署与虚拟化：可以在一个集群中同时调度昆仑芯的整卡和 vXPU（虚拟化切片），虚拟化支持 1/4 卡和 1/2 卡两种粒度的切分。提高了资源利用率的灵活性。
显存自动对齐：用户请求 vXPU 显存时，无需关心硬件具体的显存规格。系统会自动将请求的显存值向上对齐到最接近的硬件支持规格（例如 24G、48G），简化了资源申请。
拓扑感知调度：调度器能够感知节点上 XPU 卡的拓扑结构（如翼侧互联信息：将索引 0-3 的设备视为 leftwing，将索引 4-7 的设备视为 rightwing）。在分配多个 vXPU 切片时，调度算法会优先选择位于同一物理卡、同一翼侧的切片组合，以确保最低的通信延迟和最高的应用性能。
精细化设备指定：支持通过 Pod 的 annotation （hami.io/use-xpu-uuid & hami.io/no-use-xpu-uuid） 来白名单或黑名单指定具体的物理卡 UUID，满足特定测试或灰度发布等高级调度需求。
拓扑寻优原理详解
HAMi 调度器对昆仑芯 XPU 的拓扑寻优，其核心目标是在分配多个 XPU 时，尽可能将它们放置在物理位置最接近的地方，以降低通信延迟。
其逻辑可以概括为两步：
资源分组：函数首先将节点上的 8 个设备索引强制划分为两个逻辑单元：leftwing（索引 0-3）和 rightwing（索引 4-7）。
贪心选择：当任务需要 N 个 XPU 时，算法进行一个简单的 if-else 决策：
IF: leftwing 或 rightwing 任何一个的可用资源足以满足 N。
THEN: 立即在该 wing 内部完成所有分配。这是最优且唯一的选择。
ELSE: 尝试寻找预定义的跨 wing 互联方案作为补救。
资源分组：函数首先将节点上的 8 个设备索引强制划分为两个逻辑单元：leftwing（索引 0-3）和 rightwing（索引 4-7）。
贪心选择：当任务需要 N 个 XPU 时，算法进行一个简单的 if-else 决策：
IF: leftwing 或 rightwing 任何一个的可用资源足以满足 N。
IF: leftwing 或 rightwing 任何一个的可用资源足以满足 N。
THEN: 立即在该 wing 内部完成所有分配。这是最优且唯一的选择。
THEN: 立即在该 wing 内部完成所有分配。这是最优且唯一的选择。
ELSE: 尝试寻找预定义的跨 wing 互联方案作为补救。
ELSE: 尝试寻找预定义的跨 wing 互联方案作为补救。
这个实现简单而高效，它放弃了复杂的组合计算，直接追求最理想的分配方案。
使用方式
优先选择 leftwing -> 从 leftwing 的开头（索引 0）开始 -> 依次拿下 0 和 1。
优先选择 leftwing -> 从 leftwing 的开头（索引 0）开始 -> 依次拿下 0 和 1。
重要限制
根据昆仑芯驱动规范，vXPU 的切分受到句柄数量的限制（最多 32 个）。这意味着当节点满配 8 张 P800-OAM 卡时，存在以下调度限制：
不支持同时申请 8 个 1/4 卡规格的 vXPU 实例（即 kunlunxin.com/vxpu: 8 搭配 kunlunxin.com/vxpu-memory: 24576）。
但支持其他组合，例如申请 6 个 1/4 卡规格的 vXPU，或 8 个 1/2 卡规格的 vXPU。
不支持同时申请 8 个 1/4 卡规格的 vXPU 实例（即 kunlunxin.com/vxpu: 8 搭配 kunlunxin.com/vxpu-memory: 24576）。
但支持其他组合，例如申请 6 个 1/4 卡规格的 vXPU，或 8 个 1/2 卡规格的 vXPU。
使用文档：Kunlun XPU 支持 [9]
Related PRs:
https://github.com/Project-HAMi/HAMi/pull/1141
https://github.com/Project-HAMi/HAMi/pull/1336
https://github.com/Project-HAMi/HAMi/pull/1337
https://github.com/Project-HAMi/HAMi/pull/1338
https://github.com/Project-HAMi/HAMi/pull/1366
由衷感谢社区开发者 @ouyangluwei163，@FouoF，@archlitchi 对该特性的贡献！
同时也特别感谢 百度智能云 和 昆仑芯团队 在整个过程中的深度支持，为这一特性的成功落地提供了关键助力。
AWS Neuron - 支持设备级和核心级两种资源分配粒度和拓扑感知调度
AWS 自主设计 Inferentia / Trainium 芯片，是为了在其云服务中构建更加高效、成本可控的 AI 加速基础设施。Inferentia 偏向于 推理加速，Trainium 偏向于 训练加速。这些芯片专为 AI 工作负载设计，其设计目标不仅在算力提升，同时在功耗控制和成本效率上发力。Inferentia2 在性能／瓦特比（perf per watt）上做了显著优化，Trainium2 宣称比同类 GPU 实例节省 30–40%。 HAMi 这次也是突破性的完成了和 AWS 芯片的集成、包含调度、虚拟化、可观测性。
HAMi 对 AWS Neuron 的支持，主要是指能够在 Kubernetes 环境中对 AWS Trainium 和 Inferentia 加速器进行精细化的调度和共享。核心特性如下：
核心级共享： AWS Neuron 设备通常包含多个 NeuronCore。HAMi 允许用户以单个 NeuronCore 为最小单位来申请资源，而不是必须占用整个物理设备。这极大地提高了昂贵的加速器芯片的利用率。
拓扑感知调度： 对于需要多个 NeuronCore 的任务，HAMi 调度器能够感知节点的拓扑结构，尽量将任务调度到网络延迟最低、通信效率最高的 NeuronCore 组合上。
简化用户体验： 用户无需关心底层的 NeuronCore 分配细节。只需在 Pod 的 YAML 中像申请 CPU/Memory 一样声明需要多少个 aws.amazon.com/neuron 资源即可。
核心级共享： AWS Neuron 设备通常包含多个 NeuronCore。HAMi 允许用户以单个 NeuronCore 为最小单位来申请资源，而不是必须占用整个物理设备。这极大地提高了昂贵的加速器芯片的利用率。
拓扑感知调度： 对于需要多个 NeuronCore 的任务，HAMi 调度器能够感知节点的拓扑结构，尽量将任务调度到网络延迟最低、通信效率最高的 NeuronCore 组合上。
简化用户体验： 用户无需关心底层的 NeuronCore 分配细节。只需在 Pod 的 YAML 中像申请 CPU/Memory 一样声明需要多少个 aws.amazon.com/neuron 资源即可。
拓扑感知原理详解
HAMi 对 AWS Neuron 的拓扑感知调度，其根本设计思想是基于先验知识的策略性调度，而非运行时的动态拓扑发现。基于 AWS 原生调度器的逻辑，对特定硬件平台（AWS EC2 Neuron 实例）的调度策略的理解，直接固化为了 HAMi 内部的调度规则。
其实现原理如下：
线性抽象： 它将节点上所有 Neuron 设备视为一个从 0 开始的连续编号列表（如 [0， 1， 2， ...]），而不是一个复杂的拓扑图。
强制连续分配： 这是最核心的规则。当任务请求 N 个设备时，调度器必须在此编号列表中找到一个长度为 N 的、完全空闲的、连续的设备块。如果节点有足够数量的空闲设备但它们不相邻，调度依然会失败。
线性抽象： 它将节点上所有 Neuron 设备视为一个从 0 开始的连续编号列表（如 [0， 1， 2， ...]），而不是一个复杂的拓扑图。
强制连续分配： 这是最核心的规则。当任务请求 N 个设备时，调度器必须在此编号列表中找到一个长度为 N 的、完全空闲的、连续的设备块。如果节点有足够数量的空闲设备但它们不相邻，调度依然会失败。
此外，针对 Trainium 实例，策略更严格，只允许分配特定数量（如 4， 8， 16 个）的设备组，以匹配其物理上的高速互联集群。
使用方式
使用文档：AWS Neuron 示例与操作指南 [10]
Related PRs:
https://github.com/Project-HAMi/HAMi/pull/1238
由衷感谢社区开发者 @archlitchi 对该特性的贡献！
同时也特别感谢 AWS Neuron团队 在开发过程中的深度协作与支持，为该特性的顺利落地提供了关键保障。
燧原 GCU - 实现 gcushare 机制的完整集成，支持整卡百分比切片
HAMi v2.7.0 版本对燧原 GCU（以 S60 为例）提供了全面的支持，主要包括两种使用模式：整卡调度和虚拟化共享（vGCU）。这使得资源分配更加灵活，能够适应不同业务场景的需求。主要特性如下：
GPU 共享： 允许多个任务容器共享同一张物理 GCU 卡，极大提高了资源利用率。
百分比切片能力： 用户可以通过百分比（例如 25%）来申请 GCU 的算力和显存。
设备 UUID 选择： 用户可以通过 Pod 的 annotation 来精确指定希望使用或排除的 GCU 设备，方便进行任务隔离或设备绑定。
GPU 共享： 允许多个任务容器共享同一张物理 GCU 卡，极大提高了资源利用率。
百分比切片能力： 用户可以通过百分比（例如 25%）来申请 GCU 的算力和显存。
设备 UUID 选择： 用户可以通过 Pod 的 annotation 来精确指定希望使用或排除的 GCU 设备，方便进行任务隔离或设备绑定。
使用方式
使用文档：Enflame GCU/GCUshare 支持 [11]
Related PRs:
https://github.com/Project-HAMi/HAMi/pull/1013
https://github.com/Project-HAMi/HAMi/pull/1334
由衷感谢社区开发者： @archlitchi，@zhaikangqi331 对该特性的贡献！
NVIDIA GPU 拓扑调度 - 新增 GPU 拓扑感知调度
此特性主要解决 高性能计算（HPC） 和 AI 大模型训练 场景下的性能瓶颈问题。当一个任务需要使用 2、4、8 甚至更多 GPU 时，如果这些 GPU 只能通过相对较慢的 PCIe 总线通信，数据交换会成为短板，严重影响整体训练效率。而如果它们能被调度到通过 NVLink 高速互联的 GPU 组合上，数据交换速度会成倍提升，从而最大化加速计算任务。
拓扑寻优原理详解
它基于一个核心原则：优先选择最匹配的，同时最大程度保留大块、完整的拓扑结构给未来的任务。
其核心分为 “拓扑注册” 和 “调度决策” 两个阶段：
阶段一：拓扑注册 - 让物理布局可见
此阶段的目标是将每个节点上不可见的 GPU 物理连接，转化为集群调度器可以理解的标准化数据。
数据建模： 探测结果被构建成一个清晰的 “连接矩阵”。这本质上是一个二维表格，记录了任意两块 GPU 之间的连接关系（“NVLink” 或 “PCIe”）。这个矩阵就是该节点拓扑结构的数字蓝图。
公开注册： 系统将这个“连接矩阵”转换成一段 JSON 文本，并将其作为一条 Annotation 附加到该节点上。通过这一步，节点的物理拓扑就从一个本地信息，变成了整个集群可见、可查询的全局数据。
数据建模： 探测结果被构建成一个清晰的 “连接矩阵”。这本质上是一个二维表格，记录了任意两块 GPU 之间的连接关系（“NVLink” 或 “PCIe”）。这个矩阵就是该节点拓扑结构的数字蓝图。
公开注册： 系统将这个“连接矩阵”转换成一段 JSON 文本，并将其作为一条 Annotation 附加到该节点上。通过这一步，节点的物理拓扑就从一个本地信息，变成了整个集群可见、可查询的全局数据。
阶段二：调度决策 - 智能选择最优解
调度器在收到一个需要 GPU 的任务后，会读取所有节点的拓扑注解，在内存中重建出它们的“连接矩阵”，然后执行一个两步决策过程。
过滤：筛选“合格”的节点
过滤：筛选“合格”的节点
这是一个硬性门槛。调度器会检查一个节点 当前空闲的 GPU 中，是否存在一个或多个能满足任务需求的组合。例如，对于一个需要 4 块 NVLink GPU 的任务，节点上必须至少有一组 4 个空闲的、且内部均为 NVLink 互联的 GPU。任何无法满足此基本条件的节点都会被直接淘汰。
打分：在“合格者”中选出“最优者”
打分：在“合格者”中选出“最优者”
这是选优的精髓。调度器会对所有合格的节点打分，以找出最佳选择，其核心思想是 最大化满足当前需求，同时最小化对未来资源的破坏。
具体场景
对于多卡任务，遵循“最佳匹配”原则：
对于多卡任务，遵循“最佳匹配”原则：
调度器偏爱“刚刚好”的分配方案。如果一个任务需要 4 块 GPU，它会给一个恰好有 4 卡空闲 NVLink 组的节点打高分，而给一个需要从 8 卡组中拆分出 4 卡的节点打低分。 此举旨在防止宝贵的大块拓扑资源被打碎，避免“资源碎片化”。
对于单卡任务，遵循“最小破坏”原则：
对于单卡任务，遵循“最小破坏”原则：
调度器会尽力保护完整的拓扑组。它会优先选择那些不属于任何 NVLink 拓扑组的“独立”GPU 来满足单卡任务。只有当没有独立 GPU 可用时，才会考虑动用拓扑组内的资源。 此举确保了高速互联的 GPU 组合，被预留给真正需要它们的、更有价值的多卡任务。
使用方式
设计文档：NVIDIA GPU Topology Scheduler [12]
使用文档：NVIDIA GPU 拓扑调度启用指南[13]
Related PRs:
https://github.com/Project-HAMi/HAMi/pull/1018
https://github.com/Project-HAMi/HAMi/pull/1276
由衷感谢社区开发者 @lengrongfu，@fyp711 对该特性的贡献！
调度器核心优化
扩展的 ResourceQuota 支持
核心痛点：原生 ResourceQuota 的两大局限性
无法理解资源关联：
无法理解资源关联：
原生 ResourceQuota 独立计算每项资源，无法理解其内在关联。例如，当一个 Pod 请求 2 个 GPU，每个分配 2000MB 显存时 （nvidia.com/gpu: 2， nvidia.com/gpumem: 2000），原生 Quota 会错误地将总显存需求记为 2000MB，而不是正确的 2 * 2000MB = 4000MB。这导致配额管理严重失真。
无法处理动态资源：
无法处理动态资源：
对于按百分比申请显存的请求（如 gpumem-percentage: 50），其实际显存占用量只有在调度决策完成后（即确定了具体分配到哪一块物理 GPU 上）才能计算出来。原生 ResourceQuota 在调度前进行检查，无法处理这种需要“先调度，后扣减”的动态资源值。
解决方案：智能扩展 ResourceQuota
HAMi 引入了对 ResourceQuota 的扩展机制，使其能够智能地处理与 GPU 设备相关的复合资源请求。HAMi 的解决方案主要包含以下两个核心增强：
动态实时计算：对于按百分比或未指定具体值的请求，HAMi 会在调度决策时，根据 Pod 即将被分配到的物理 GPU 的实际规格，动态计算出确切的资源占用量并计入配额。例如，一个 50% 显存的请求若被调度到一块 24GB 的 GPU 上，ResourceQuota 将准确扣除 12GB。
动态实时计算：对于按百分比或未指定具体值的请求，HAMi 会在调度决策时，根据 Pod 即将被分配到的物理 GPU 的实际规格，动态计算出确切的资源占用量并计入配额。例如，一个 50% 显存的请求若被调度到一块 24GB 的 GPU 上，ResourceQuota 将准确扣除 12GB。
使用方式
使用文档：NVIDIA 扩展 ResourceQuota 指南 [14]
Related PRs:
https://github.com/Project-HAMi/HAMi/pull/1359
由衷感谢社区开发者 @FouoF 对该特性的贡献！
调度事件聚合
针对 Pod 仅返回 “no available node” 的模糊提示，调度器现在会在筛选失败时统计每类节点拒绝原因，并将 “CardInsufficientMemory”“NumaNotFit”等标准化标签连同节点数量写入 FilteringFailed 事件，直观呈现资源不足、拓扑不匹配等真实瓶颈。
事件系统增强了成功 / 失败两条链路：若筛选阶段仍未找到候选节点，将按原因聚合写入 Warning 事件；若找到合适节点，则在 Normal 事件里同时列出命中的节点与得分，配合 v4/v5 分级日志格式帮助用户定位问题，详见 docs/scheduler-event-log.md 的诊断示例。
使用文档：Scheduler Event 可观测性说明 [15]
Related PRs:
https://github.com/Project-HAMi/HAMi/pull/1333
由衷感谢社区开发者 @Wangmin362 对该特性的贡献！
应用层生态
HAMi 不仅关注底层硬件支持，也致力于与上层 AI 应用生态的紧密结合，提升用户开发和部署体验。
vLLM - 兼容性增强
在 vLLM 进行张量并行（TP）时，底层依赖 NCCL 库来完成高效的通信处理。在此基础上，HAMi-core 的新版本带来了以下改进和修复：
显存异步申请优化：修复了在异步申请显存时偶尔会突破 MemPool 上限的 bug，提升了内存管理的稳定性。
显存统计完善：修复了 cuMemCreate 部分分配未能被正确统计的问题，确保内存使用数据更加准确。
符号引用错误修复：解决了部分符号引用异常导致进程挂起（hang）的情况，增强了系统健壮性。
上下文管理修复：修复了重复创建上下文时上下文大小未能正确统计的问题，避免了因数据溢出引发的潜在错误。
显存异步申请优化：修复了在异步申请显存时偶尔会突破 MemPool 上限的 bug，提升了内存管理的稳定性。
显存统计完善：修复了 cuMemCreate 部分分配未能被正确统计的问题，确保内存使用数据更加准确。
符号引用错误修复：解决了部分符号引用异常导致进程挂起（hang）的情况，增强了系统健壮性。
上下文管理修复：修复了重复创建上下文时上下文大小未能正确统计的问题，避免了因数据溢出引发的潜在错误。
此外， vLLM 社区近期正式合并了 [PR : Feat - Add Support HAMi Resources Variables]，使 vLLM 原生支持 HAMi 。这意味着用户在运行 vLLM 时，可以直接基于 HAMi 的虚拟化与调度能力配置资源，进一步降低集成成本，提升兼容性与易用性。
Related PRs:
https://github.com/vllm-project/production-stack/pull/579
由衷感谢社区开发者 @andresd95 对该特性的贡献！
Xinference
Xinference 是 Xorbits 开源的多模型推理框架，提供 Supervisor/Worker 架构，方便在 Kubernetes 中部署和管理多模型服务。 在企业实践中，Xinference 常遇到 轻量模型独占整卡、资源浪费以及 多租户场景下缺乏精细化配额与可观测性的问题。 为此，社区合并了 [PR ]：在 Helm Chart 中原生支持 HAMi vGPU，通过参数开关即可启用，并透传 HAMi 的 gpucores、gpumem-percentage 等资源变量到 Supervisor/Worker。
效果：
小模型可安全共享 GPU，整体利用率显著提升；
部署层面简化，用户无需二次开发即可直接原生使用 HAMi 的虚拟化能力；
支持配额化与可观测性管理，更适合多用户、多任务并发的生产场景。
小模型可安全共享 GPU，整体利用率显著提升；
部署层面简化，用户无需二次开发即可直接原生使用 HAMi 的虚拟化能力；
支持配额化与可观测性管理，更适合多用户、多任务并发的生产场景。
Related PRs:
https://github.com/xorbitsai/xinference-helm-charts/pull/6
由衷感谢社区开发者 @calvin0327 对该特性的贡献！
Volcano Dynamic MIG
Volcano 提供的 GPU 虚拟化功能支持按显存和算力申请部分 GPU 资源，通过与 Device Plugin 配合实现硬件隔离，从而提升 GPU 利用率。传统 GPU 虚拟化通过拦截 CUDA API 方式限制 GPU 使用。NVIDIA Ampere 架构引入的 MIG （Multi-Instance GPU） 技术允许将单个物理 GPU 划分为多个独立实例。然而，通用 MIG 方案通常预先固定实例大小，存在资源浪费和灵活性不足的问题。
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