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业务云原生化对基础设施的资源管理和调度能力提出了更高的要求，更多样化的资源管理能力（ GPU/FPGA/RDMA），更精细化的资源分配策略（NUMA 绑定/独占、NUMA 级别的 pod 亲和及反亲和、资源微拓扑亲和）。原生拓扑管理机制的局限：K8s 原生调度器不感知节点的微拓扑，可能导致大量非预期的 Admit 失败；K8s 原生的拓扑亲和策略只考虑了 NUMA 拓扑，难以满足大模型训练等业务对性能的要求。•GPU 和 RDMA 在同一个 Root Complex 下，可以使用 GPUDirect RDMA 加速通信。•GPU 和 RDMA 公共的 PCIe Switch 层级越低，Pod 间通信的带宽越大。在分布式训练场景下，RDMA 连接的交换机越近，Pod 间通信的带宽越大对于采用 PS-Worker 框架的训练作业•PS 对性能要求较高，不可跨 NUMA Node 分配资源。•Worker 对内存带宽消耗较大，应避免和 PS 分配在相同的 NUMA Node上。
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