<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>AI训练 on PlumePHP</title><link>https://plumephp.com/tags/ai%E8%AE%AD%E7%BB%83/</link><description>Recent content in AI训练 on PlumePHP</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Mon, 28 Sep 2026 10:00:00 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://plumephp.com/tags/ai%E8%AE%AD%E7%BB%83/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Kubernetes 调度 HPC 作业：KubeRay、GPU 资源与调度器</title><link>https://plumephp.com/hpc-kubernetes-scheduling/</link><pubDate>Mon, 28 Sep 2026 10:00:00 +0800</pubDate><guid>https://plumephp.com/hpc-kubernetes-scheduling/</guid><description>&lt;h2 id="引言"&gt;引言&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;传统超算用 Slurm 调度作业，而 AI/云原生化浪潮下，&lt;strong&gt;Kubernetes&lt;/strong&gt; 正成为新一代 HPC 与大规模训练的事实调度平台。K8s 的优势在于：统一基础设施（存储/网络/GPU）、弹性伸缩、声明式运维；但要跑好 HPC 作业，原生 K8s 不够——需要 GPU 设备插件、批调度器（Kueue/Volcano）、KubeRay 与 MPI Operator 这类专用控制器。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>