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版本：v2.9.0

HAMi 安装后的集群架构

完成 HAMi 安装后，集群不再是一个普通的 Kubernetes 集群，它变成了一个具备 GPU 虚拟化能力的 AI 基础设施平台。本文将拆解安装完成后集群中每一层、每一个组件的职责和依赖关系。

5 层架构总览​

安装完成后的集群由 5 层组成，每一层为上层提供服务：

HAMi 集群 5 层架构

从下往上看：

层级作用类比
Kubernetes 基础设施层容器编排、网络通信、资源管理操作系统
NVIDIA GPU Runtime Stack让容器能访问 GPU 硬件GPU 驱动程序
GPU 调度层GPU 资源切分、共享、调度决策资源管理器
监控层采集和存储所有组件的指标监控系统
可视化层GPU 资源的可视化管理界面仪表盘

这 5 层之间的关系是严格的依赖关系：上层依赖下层，下层不依赖上层。例如 HAMi Scheduler 需要 Kubernetes 提供调度框架扩展点，但 Kubernetes 本身并不关心 HAMi 的存在。

Helm Releases​

安装过程中通过 Helm 部署了多个 Release。Helm Release 是什么？你可以把它理解为一个应用包的运行实例，类似于 apt install 安装了一个软件包，或者 docker compose up 启动了一组服务。每个 Release 包含一组 Kubernetes 资源（Pod、Service、ConfigMap 等），可以统一安装、升级和卸载。

执行 helm list -A 可以看到所有 Release：

NAMESPACE      NAME                        CHART                              STATUS
gpu-operator   gpu-operator-xxxxxxxxxx     gpu-operator-v25.3.0               deployed
kube-system    hami                        hami-2.9.0                         deployed
monitoring     prometheus                  kube-prometheus-stack-75.15.1      deployed
kube-system    my-hami-webui               hami-webui-x.x.x                   deployed

各 Release 的职责​

Release命名空间职责安装时机
gpu-operatorgpu-operatorNVIDIA GPU 软件栈的自动化管理，自动部署驱动、工具包、指标采集器安装 Prometheus 后
hamikube-systemGPU 虚拟化与调度增强，支持显存切分和多 Pod 共享 GPU安装 GPU Operator 后
prometheusmonitoring集群监控，采集和存储所有组件的指标数据安装 K8s 后，最先安装的监控组件
my-hami-webuikube-systemGPU 资源可视化界面，展示 GPU 使用情况和调度状态安装 HAMi 后（可选）

CNI 插件（Calico）不会出现在 helm list 中，因为它是通过 kubectl create 应用 tigera-operator manifests 安装的，不经过 Helm。

它们之间的安装顺序是有依赖关系的：

组件安装依赖

Prometheus 必须先于 GPU Operator 和 HAMi WebUI 安装，因为它们都依赖 Prometheus 来采集和提供指标数据。

Pod 详解​

安装完成后，集群中运行着大量 Pod。执行 kubectl get pods -A 你会看到类似以下输出。本节将按类别逐一解释每个 Pod 的作用。

K8s 核心组件​

这些是 Kubernetes 自身的控制平面组件，在初始化集群时由 kubeadm 创建。

Pod作用
kube-apiserverKubernetes 的 API 入口，所有组件（kubectl、scheduler、controller-manager）都通过它通信
kube-scheduler决定 Pod 运行在哪个节点上，HAMi Scheduler 作为扩展参与其中
kube-controller-manager运行各种控制器（Deployment、ReplicaSet、Node 等），维持集群期望状态
etcd分布式键值存储，保存集群所有状态数据（Pod、Service、ConfigMap 等）
kube-proxy每个 Node 上运行，维护 Service 的网络转发规则（iptables/IPVS）
coredns集群内部 DNS 服务，为 Service 提供名称解析

如果没有它们：整个 Kubernetes 集群无法运行。kube-apiserver 是唯一可以直接操作 etcd 的组件，如果它挂了，整个控制平面瘫痪。

对 AI 基础设施的意义：Kubernetes 是 GPU 工作负载的编排基础。没有 K8s，GPU 任务只能手动分配到机器上运行，无法实现自动调度、弹性伸缩、故障恢复。

网络组件​

由 Calico manifests（tigera-operator）创建。

Pod作用
tigera-operatorDeployment，管理 Calico 的生命周期，监听 Installation 资源并部署、调和所有 Calico 组件
calico-nodeDaemonSet，每个节点运行一个，负责 Pod 之间的网络连通性、IP 地址管理、路由和网络策略执行
calico-kube-controllersDeployment，运行 Calico 的控制面逻辑（策略、命名空间、端点同步，IPAM 垃圾回收）
calico-typhaDeployment，聚合 datastore watch 连接，避免大规模集群压垮 Kubernetes API
csi-node-driverDaemonSet，Calico 的 CSI 驱动，为高级策略功能挂载 Pod 级别的卷

如果没有它们：Pod 之间无法通信。Kubernetes 的 Service 机制完全失效，DNS 解析不通，跨 Pod 的分布式训练无法进行。

对 AI 基础设施的意义：AI 训练经常涉及分布式工作负载（多 Pod 协同训练），网络性能直接影响训练效率。Calico 提供高性能路由（BGP/VXLAN）和 NetworkPolicy 隔离能力，让不同工作负载互不干扰。

NVIDIA GPU Runtime Stack​

由 gpu-operator Helm Release 创建。这一层解决的核心问题是：让容器能访问 GPU 硬件。

Pod作用
nvidia-driver-daemonsetDaemonSet，在每个 GPU 节点上安装 NVIDIA 内核驱动。它通过容器化方式管理驱动，避免了手动在宿主机上编译安装驱动的繁琐过程
nvidia-container-toolkit-daemonsetDaemonSet，在每个节点上配置 containerd，让它知道如何把 GPU 设备和库挂进容器。修改 containerd 的配置，注册 nvidia runtime
gpu-feature-discoveryDaemonSet，检测本节点 GPU 的型号、显存、算力等信息，以 Label 和 Annotation 的形式写到 Node 对象上，供调度器决策
nvidia-dcgm-exporterDaemonSet，通过 DCGM（Data Center GPU Manager）采集 GPU 利用率、显存使用、温度、功耗等指标，以 Prometheus 格式暴露
nvidia-operator-validatorDaemonSet，验证 GPU 软件栈是否正常（驱动是否加载、Toolkit 是否配置、节点是否就绪）
nvidia-cuda-validatorJob，运行一次后退出，验证 CUDA 运行时是否可用

如果没有它们：

  • 没有 nvidia-driver-daemonset：GPU 硬件无法被操作系统识别，nvidia-smi 命令不存在
  • 没有 nvidia-container-toolkit-daemonset：容器内无法使用 GPU，即使驱动已安装，Pod 里执行 nvidia-smi 也会报错
  • 没有 gpu-feature-discovery：调度器不知道节点有什么 GPU，无法根据 GPU 型号、显存做调度决策
  • 没有 nvidia-dcgm-exporter：Prometheus 没有 GPU 指标数据，无法监控 GPU 使用率
  • 没有 validator：无法自动检测 GPU 软件栈的安装问题

对 AI 基础设施的意义：GPU Runtime Stack 是 AI 工作负载的基础设施层。它让 GPU 从"裸机设备"变成"Kubernetes 可管理的资源"。没有这一层，AI 训练和推理任务无法以容器化方式运行。

HAMi 调度组件​

由 hami Helm Release 创建。这一层解决的核心问题是：让 GPU 从整卡分配变成可切分、可共享。

Pod作用
hami-schedulerDeployment，HAMi 调度器。它注册为 Kubernetes Scheduler Extender，参与 Pod 的 GPU 调度决策。支持 binpack/spread 策略、优先级调度、GPU 资源配额等高级功能
hami-device-pluginDaemonSet（每个 GPU 节点一个），替代 NVIDIA 原生 device-plugin。它向 kubelet 注册自定义 GPU 资源（显存、算力），并在 Pod 创建时执行显存切分和设备挂载
HAMi GPU 调度流程

如果没有它们：

  • 没有 hami-scheduler：GPU 调度退回到 Kubernetes 默认行为，只能整卡分配，无法实现显存切分和多 Pod 共享
  • 没有 hami-device-plugin：kubelet 不认识 HAMi 注册的自定义资源（nvidia.com/gpumem、nvidia.com/gpucores），Pod 的 GPU 资源请求无法被满足

对 AI 基础设施的意义：HAMi 是 GPU 利用率的关键。在没有 HAMi 的情况下，一个只需要 2GB 显存的推理服务会独占一整张 16GB 的 GPU，浪费 87.5% 的资源。HAMi 让多工作负载共享同一张 GPU，将 GPU 利用率提升数倍。

监控组件​

由 prometheus Helm Release 创建。

Pod作用
prometheus-prometheus-kube-prometheus-prometheus-0Prometheus Server 主实例，负责采集和存储所有指标数据。通过 ServiceMonitor 自动发现采集目标
prometheus-kube-prometheus-operatorPrometheus Operator，管理 Prometheus 和 Alertmanager 的生命周期，自动生成配置
prometheus-kube-state-metrics监听 Kubernetes API，将集群状态（Deployment、Pod、Node 等）转换为 Prometheus 指标
prometheus-prometheus-node-exporterDaemonSet，每个节点运行一个，采集节点的 CPU、内存、磁盘、网络等硬件指标
alertmanager-prometheus-kube-prometheus-alertmanager-0Alertmanager，处理 Prometheus 发出的告警，去重、分组、路由和发送通知

如果没有它们：

  • 没有 Prometheus Server：所有指标数据无处存储，HAMi WebUI 无法展示 GPU 使用率图表
  • 没有 Prometheus Operator：每次新增采集目标都需要手动修改 Prometheus 配置并重启
  • 没有 kube-state-metrics：无法通过指标了解集群状态（Pod 重启次数、Deployment 副本数偏差等）
  • 没有 node-exporter：无法监控节点级别的硬件资源使用情况
  • 没有 Alertmanager：GPU 过热、显存不足等异常情况无法自动通知

对 AI 基础设施的意义：AI 工作负载通常是长时间运行的训练任务或高吞吐的推理服务。监控不仅用于观察，更用于预警，GPU 温度过高可能导致训练中断，显存泄漏可能导致 OOM。没有监控，AI 基础设施的运维等同于盲人摸象。

完整系统架构​

以下是安装完成后所有组件之间的完整连接关系：

完整系统架构

各层协作流程​

以一个典型场景，提交一个需要 2GB 显存的推理 Pod，为例，看看各层如何协作：

推理 Pod 跨层协作

整个流程中，每一层各司其职：Kubernetes 提供调度框架和 Pod 生命周期管理，GPU Runtime Stack 提供硬件访问能力，HAMi 在中间做出 GPU 级别的调度决策和资源切分，Prometheus 在后台持续采集指标。

小结​

层级核心组件解决的核心问题
Kubernetes 基础设施层kube-apiserver, kube-scheduler, etcd, calico容器编排和网络通信
NVIDIA GPU Runtime Stackdriver, toolkit, dcgm-exporter, gfd让容器能访问 GPU
GPU 调度层hami-scheduler, hami-device-pluginGPU 资源切分和共享
监控层prometheus, node-exporter, kube-state-metrics指标采集和告警
可视化层HAMi WebUIGPU 资源可视化

理解了这些组件的职责和依赖关系，当集群出现问题时，你可以快速定位是哪一层出了问题：Pod 无法调度看调度层，GPU 不可用看 Runtime Stack，指标缺失看监控层。

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