25年CH计算机科学与技术-基于Kubernetes的GPU密集型任务调度优化研究-约9835字符.docx

摘 要随着深度学习和人工智能的快速发展，GPU 密集型任务的需求不断增加，如何高效调度和管理 GPU 资源成为重要课题。本文基于 Kubernetes 容器编排平台，研究了 GPU 密集型任务的调度优化问题。通过分析现有调度算法的不足，提出了基于资源感知和任务优先级的调度优化策略，结合GPU 资源利用率和任务执行时延等指标，设计了一种高效的 GPU 任务调度方案。实验结果表明，该方案能够显著提高 GPU 资源利用率，降低任务执行时延，为大规模 GPU 密集型任务的调度提供了有效的解决方案。本文还深入探讨了 GPU 资源管理与调度的关键技术，提出了基于资源利用...