一、引言：从算力孤岛到统一算力池
AI 和高性能计算的浪潮，推动数据中心进入了异构计算时代。CPU 负责通用计算，GPU 加速图形与并行任务，NPU 则专精于神经网络推理。这种硬件上的“百花齐放”带来了强大的计算能力，却也给资源管理带来了前所未有的挑战——算力孤島。不同的算力资源拥有独立的驱动、运行时和管理工具，形成了一个个难以协同的竖井。
如何将这些物理上分离的、异构的算力资源，虚拟化为一个统一、可按需调度的算力池，是释放异构计算潜力的关键。本文将通过在 openEuler 平台上部署 Kubernetes 集群，并结合 iSula 容器引擎和 StratoVirt 轻量级虚拟化技术，实战演示如何构建一个能够统一编排 CPU、GPU 等多样性算力的现代化基础设施平台。
二、架构解析：openEuler 统一算力栈
我们的目标是构建一个分层的、以 Kubernetes 为核心的统一管理平面。
| 核心组件 | 在栈中的角色 | 关键技术点 |
|---|---|---|
| openEuler OS | 统一的系统底座 | 提供稳定的内核、预置主流硬件驱动、安全加固。 |
| iSula Engine | 高性能容器运行时 | 实现 CRI 接口与 K8s 对接，负责容器的生命周期管理。 |
| StratoVirt | 轻量级安全沙箱 | (可选) 提供基于硬件虚拟化的强隔离容器环境。 |
| Kubernetes | 统一的资源编排大脑 | 负责算力资源的发现、调度、分配和生命周期管理。 |
| Device Plugins | 算力翻译官 | K8s 的扩展机制，用于向 K8s 汇报和分配特定硬件资源 (如 GPU)。 |
三、环境准备与集群搭建
3.1 测试平台规格
OS: openEuler 22.03 LTS Master 节点: 1台 x86_64 CPU 服务器 Worker 节点 1 (CPU): 1台 x86_64 CPU 服务器 Worker 节点 2 (GPU): 1台 x86_64 服务器，搭载 NVIDIA A100 GPU
3.2 基础环境配置
在所有节点上执行： 暂时无法在飞书文档外展示此内容
3.3 在 GPU 节点上安装 NVIDIA 驱动与工具
在 Worker 节点 2 上执行： 暂时无法在飞书文档外展示此内容
3.4 部署 Kubernetes 集群
在 Master 节点 上初始化集群，并让 Worker 节点加入。
四、核心：通过 Device Plugin 暴露 GPU 算力
Kubernetes 自身不认识 GPU。我们需要部署 NVIDIA 官方的 Device Plugin，它会监测节点上的 GPU 资源，并将其汇报给 Kubelet。
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五、验证：Kubernetes 的异构算力识别
Device Plugin 部署后，Kubernetes 就具备了识别和统计 GPU 资源的能力。
5.1 检查节点资源容量
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5.2 深入检视节点资源
查看 GPU 节点的详细信息，确认 GPU 资源已成为可分配 (Allocatable) 资源。
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分析: 此时，GPU 已经像 CPU 和 Memory 一样，成为了 Kubernetes 调度器可以理解和分配的一等公民资源。
六、实战一：调度一个 GPU 加速的 AI 推理 Pod
现在，我们来部署一个需要使用 GPU 的 TensorFlow 推理应用。
6.1 编写 Pod 定义文件 (tf-gpu-pod.yaml)
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resources.limits 中的 nvidia.com/gpu: 1 是向 K8s 调度器声明“我需要一个 GPU”的关键。
6.2 部署并验证调度
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6.3 验证容器内算力可用性
这是最终的验证：容器内部的应用是否真的能看到并使用 GPU？
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七、实战二：结合 StratoVirt 运行强隔离 AI 作业
对于多租户或运行不可信 AI 模型的场景，我们需要更强的安全隔离。openEuler 生态中的 StratoVirt + Kata Containers 提供了解决方案。
7.1 架构集成
通过将 Kata Containers 配置为 Kubernetes 的一个 RuntimeClass，我们可以让 K8s 将特定的 Pod 调度到由 StratoVirt 提供的轻量级虚拟机沙箱中运行。
7.2 编写强隔离 Pod 定义 (kata-gpu-pod.yaml)
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7.3 部署与价值
部署此 Pod 后，它同样会被精确地调度到 GPU 节点，并且其内部的应用能够访问 GPU。但不同的是，整个容器的进程运行在一个由 StratoVirt 管理的、独立的、拥有自己内核的轻量级虚拟机中，与宿主机和其他容器实现了硬件级的隔离。
八、结论：openEuler，异构算力的统一调度底座
通过本次实战，我们验证了 openEuler 作为一个统一的系统底座，具备了强大的异构算力管理能力：
- 广泛的硬件支持: openEuler 对主流 CPU、GPU 等硬件提供了良好的驱动支持。
- 无缝的云原生集成: iSula 容器引擎作为标准的 CRI 运行时，与 Kubernetes 无缝集成。
- 精确的算力调度: 结合 Kubernetes Device Plugin 机制，实现了对 GPU 等特殊资源的发现、上报和精确调度。
- 灵活的安全隔离: 通过集成 StratoVirt 与 Kata Containers，能够在统一的编排平面下，同时满足高性能和高安全两种场景的算力需求。
综上，openEuler 及其云原生生态，成功地将物理上分散的异构硬件，抽象为了一个逻辑上统一、可按需分配的“算力池”，为企业构建下一代 AI 和 HPC 平台提供了坚实、灵活、高效的开源解决方案。
