全局配置

设备配置：ConfigMap

备注

以下列出的所有配置都在 hami-scheduler-device ConfigMap 中管理。

您可以通过以下方法之一更新这些配置：

1. 直接编辑 ConfigMap：如果 HAMi 已成功安装，您可以使用 kubectl edit 命令手动更新 hami-scheduler-device ConfigMap。

   kubectl edit configmap hami-scheduler-device -n <namespace>

   更改后，重启相关的 HAMi 组件以应用更新的配置。

2. 修改 Helm Chart：更新 ConfigMap 中的相应值，然后重新应用 Helm Chart 以重新生成 ConfigMap。

   参数名	类型	描述	默认值
   nvidia.deviceMemoryScaling	浮点	NVIDIA 设备内存缩放比例，可以大于 1（启用虚拟设备内存，实验性功能）。对于具有 M 内存的 NVIDIA GPU，若 nvidia.deviceMemoryScaling 设置为 S，则 vGPU 在 Kubernetes 中将总共获得 S * M 内存。	1
   nvidia.deviceSplitCount	整数	分配给单个 GPU 设备的最大任务数。	10
   nvidia.migstrategy	字符串	"none" 表示忽略 MIG 功能，"mixed" 表示通过独立资源分配 MIG 设备。	"none"
   nvidia.disablecorelimit	字符串	"true" 表示禁用核心限制，"false" 表示启用核心限制。	"false"
   nvidia.defaultMem	整数	当前任务的默认设备内存（MB）。'0' 表示使用 100% 设备内存。	0
   nvidia.defaultCores	整数	为当前任务保留的 GPU 核心百分比。0 适用于任何具有足够设备内存的 GPU，100 表示独占整个 GPU。	0
   nvidia.defaultGPUNum	整数	默认 GPU 设备数量，若配置值为 0，则无效并被过滤。若 nvidia.com/gpu 未设置，则 webhook 检查 nvidia.com/gpumem、resource-mem-percentage、nvidia.com/gpucores，任一有值则添加 nvidia.com/gpu。	1
   nvidia.resourceCountName	字符串	vGPU 数量资源名称。	"nvidia.com/gpu"
   nvidia.resourceMemoryName	字符串	vGPU 内存大小资源名称。	"nvidia.com/gpumem"
   nvidia.resourceMemoryPercentageName	字符串	vGPU 内存比例资源名称。	"nvidia.com/gpumem-percentage"
   nvidia.resourceCoreName	字符串	vGPU 核心资源名称。	"nvidia.com/cores"
   nvidia.resourcePriorityName	字符串	vGPU 任务优先级名称。	"nvidia.com/priority"

Chart 配置：参数

您可以通过使用 -set 设置以下参数来自定义您的 vGPU 支持，例如

helm install hami hami-charts/hami --set devicePlugin.deviceMemoryScaling=5 ...

参数名	类型	描述	默认值
devicePlugin.service.schedulerPort	整数	调度器 webhook 服务的 nodePort。	31998
scheduler.defaultSchedulerPolicy.nodeSchedulerPolicy	字符串	GPU 节点调度策略："binpack" 表示尽量将任务分配到同一 GPU 节点，"spread" 表示尽量将任务分配到不同的 GPU 节点。	"binpack"
scheduler.defaultSchedulerPolicy.gpuSchedulerPolicy	字符串	GPU 调度策略："binpack" 表示尽量将任务分配到同一 GPU，"spread" 表示尽量将任务分配到不同的 GPU。	"spread"

Pod 配置：注解

参数名	类型	描述	示例值
nvidia.com/use-gpuuuid	字符串	如果设置，分配给此 Pod 的设备必须是此字符串中定义的 UUID 之一。	"GPU-AAA,GPU-BBB"
nvidia.com/nouse-gpuuuid	字符串	如果设置，分配给此 Pod 的设备将不在此字符串中定义的 UUID 中。	"GPU-AAA,GPU-BBB"
nvidia.com/nouse-gputype	字符串	如果设置，分配给此 Pod 的设备将不在此字符串中定义的类型中。	"Tesla V100-PCIE-32GB, NVIDIA A10"
nvidia.com/use-gputype	字符串	如果设置，分配给此 Pod 的设备必须是此字符串中定义的类型之一。	"Tesla V100-PCIE-32GB, NVIDIA A10"
hami.io/node-scheduler-policy	字符串	GPU 节点调度策略："binpack" 表示尽量分配到已使用的 GPU 节点，"spread" 表示尽量分配到不同的 GPU 节点。	"binpack" 或 "spread"
hami.io/gpu-scheduler-policy	字符串	GPU 设备调度策略："binpack" 表示尽量分配到同一 GPU 卡，"spread" 表示尽量分配到不同的 GPU 卡。	"binpack" 或 "spread"
nvidia.com/vgpu-mode	字符串	此 Pod 希望使用的 vGPU 实例类型："hami-core" 或 "mig"。	"hami-core" 或 "mig"

容器配置：环境变量

参数名	类型	描述	默认值
GPU_CORE_UTILIZATION_POLICY	字符串	核心利用策略： "default"：默认利用策略 "force"：限制核心利用率低于 nvidia.com/gpucores "disable"：忽略 nvidia.com/gpucores 的利用限制	"default"
CUDA_DISABLE_CONTROL	布尔值	是否在容器内禁用 HAMi-core： "true"：无资源隔离和限制，仅用于调试 "false"：启用 HAMi-core	false