HAMi 正式接入 Kubernetes DRA：下一代 GPU 资源模型实践指南

原文作者：意琦行

本文转载自：HAMi 正式接入 Kubernetes DRA：下一代 GPU 资源模型实践指南

HAMi 是目前 Kubernetes 上最活跃的开源 vGPU 方案，能够将一块物理 GPU 按显存和算力细粒度地切分为多个虚拟 GPU，供不同 Pod 共享。

本文聚焦 HAMi DRA 模式的部署与使用：安装 HAMi DRA 驱动后，分别用原生模式和兼容模式提交 Pod，验证 GPU 切分是否生效。

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Kubernetes 在 1.34 中正式 GA 了 DRA（Dynamic Resource Allocation，动态资源分配）。DRA 的核心改进是让调度器参与资源分配，在 Pod 调度阶段就精确匹配设备属性，避免了 DevicePlugin "调度到节点后才发现资源不够" 的问题。

HAMi 最近的版本已经正式接入了 DRA，用户既可以使用原生 DRA 模式，也可以用 DevicePlugin 兼容模式无缝迁移。

什么是 HAMi

HAMi（异构 AI 计算虚拟化中间件）是一个用于管理 Kubernetes 集群中异构 AI 计算设备的开源平台。前身为 k8s-vGPU-scheduler，HAMi 可在多个容器和工作负载之间实现设备共享。

HAMi 是云原生计算基金会（CNCF）的 Sandbox 项目，并被收录于 CNCF 技术全景图和 CNAI 技术全景图。

核心特性

设备共享

• 多设备支持：兼容多种异构 AI 计算设备（GPU、NPU 等）
• 共享访问：多个容器可同时共享设备，提高资源利用率

内存管理

• 硬限制：在容器内强制执行严格的内存限制，防止资源冲突
• 动态分配：根据工作负载需求按需分配设备内存
• 灵活单位：支持按 MB 或占总设备内存百分比的方式指定内存分配

设备规格

• 类型选择：可请求特定类型的异构 AI 计算设备
• UUID 定向：使用设备 UUID 精确指定特定设备

易用性

• 对工作负载透明：容器内无需修改代码
• 简单部署：使用 Helm 轻松安装和卸载，配置简单

开放治理

• 社区驱动：由互联网、金融、制造业、云服务等多个领域的组织联合发起
• 中立发展：作为开源项目由 CNCF 管理

HAMi 安装

前提条件：

• K8s 1.34 及以上版本，同时开启 DRAConsumableCapacity Feature Gate
  • 1.34-1.35 DRAConsumableCapacity 默认未开启，需要手动配置
• Container Runtime 必须开启 CDI
• NVIDIA GPU 驱动 440 及以上版本

特别是第一条，DRAConsumableCapacity 在 1.36 才默认开启，1.34、1.35 需手动配置。

GPU Operator 安装

安装 GPU Operator 时需要关闭 DevicePlugin：

helm repo add nvidia https://helm.ngc.nvidia.com/nvidia && helm repo update

helm upgrade --install --wait gpu-operator \
     -n gpu-operator --create-namespace \
     nvidia/gpu-operator \
     --version=v26.3.1 \
     --set driver.enabled=true \
     --set devicePlugin.enabled=false

--set devicePlugin.enabled=false：关闭 DevicePlugin，避免与后续安装的 DRA Driver 冲突。

安装 Cert-manager

HAMi DRA Webhook 需要 TLS 证书，因此需要提前安装 cert-manager 用于自动签发。

helm repo add cert-manager https://charts.jetstack.io
helm repo update

helm install cert-manager cert-manager/cert-manager \
  -n cert-manager --create-namespace \
  --set crds.enabled=true

Helm 安装 HAMi

为节点打上 gpu=on 标签，未标记的节点不会被 HAMi 接管。

#kubectl label nodes {nodeid} gpu=on

kubectl label nodes ecs-a10-sh gpu=on

使用以下命令添加 HAMi 图表仓库：

helm repo add hami-charts https://project-hami.github.io/HAMi/

用以下命令进行安装：

# 核心是通过 --set dra.enabled=true 开启 DRA 模式
helm -n hami-system install hami hami-charts/hami --set dra.enabled=true --create-namespace

注意：DRA 模式与传统模式不兼容，请勿同时启用。

另外如果 GPU 驱动是主机预装，非 GPU Operator 安装，则安装时需额外指定：

--set hami-dra.drivers.nvidia.containerDriver=false

验证

正常情况下，会在 hami-system 下启动以下 Pod

root@ECS-A10-SH:/data/nfs/shared-skills-cicd# k -n hami-system get po
NAME                                     READY   STATUS    RESTARTS   AGE
hami-dra-driver-kubelet-plugin-hflbh     1/1     Running   0          2m49s
hami-hami-dra-monitor-7b484d5f95-rlkcg   1/1     Running   0          22m
hami-hami-dra-webhook-64bfdc6b86-d4nlr   1/1     Running   0          22m

使用

查看 ResourceSlice

查看 dra-driver 是否正常发布 resourceslice：

root@ECS-A10-SH:/data/nfs/shared-skills-cicd# kubectl get resourceslice
NAME                                             NODE         DRIVER                          POOL         AGE
ecs-a10-sh-hami-core-gpu.project-hami.io-hnn6d   ecs-a10-sh   hami-core-gpu.project-hami.io   ecs-a10-sh   119s

详情如下：

root@ECS-A10-SH:/data/nfs/shared-skills-cicd# kubectl get resourceslice ecs-a10-sh-hami-core-gpu.project-hami.io-hnn6d -oyaml
apiVersion: resource.k8s.io/v1
kind: ResourceSlice
metadata:
  creationTimestamp: "2026-05-13T09:28:56Z"
  generateName: ecs-a10-sh-hami-core-gpu.project-hami.io-
  generation: 1
  name: ecs-a10-sh-hami-core-gpu.project-hami.io-hnn6d
  ownerReferences:
  - apiVersion: v1
    controller: true
    kind: Node
    name: ecs-a10-sh
    uid: 76c7db94-fe0b-44ea-9b07-8bdb6132888b
  resourceVersion: "61417761"
  uid: 46d46b45-108e-45e3-98f2-000a091571d3
spec:
  devices:
  - attributes:
      architecture:
        string: Ampere
      brand:
        string: Nvidia
      cudaComputeCapability:
        version: 8.6.0
      cudaDriverVersion:
        version: 12.4.0
      driverVersion:
        version: 550.144.3
      minor:
        int: 0
      pcieBusID:
        string: 0000:65:01.0
      productName:
        string: NVIDIA A10
      resource.kubernetes.io/pcieRoot:
        string: pci0000:64
      type:
        string: hami-gpu
      uuid:
        string: GPU-f1c7d08c-ae21-13e7-0de0-9eb14ff71eaf
    capacity:
      cores:
        value: "100"
      memory:
        value: 23028Mi
    name: hami-gpu-0
  driver: hami-core-gpu.project-hami.io
  nodeName: ecs-a10-sh
  pool:
    generation: 1
    name: ecs-a10-sh
    resourceSliceCount: 1

可以看到，ResourceSlice 记录了 GPU 的架构、型号、显存等信息。

提交任务：DRA 原生模式

DRA 原生使用流程是先创建 ResourceClaim，然后创建 Pod 使用该 ResourceClaim。

提交任务

ResourceClaim 以及对应 Pod 完整 yaml 如下：

# DRA 原生模式 - 手动创建 ResourceClaim
# 申请 10G 显存 + 50 cores 的 A10 GPU

apiVersion: resource.k8s.io/v1
kind: ResourceClaim
metadata:
  name: gpu-half-claim
spec:
  devices:
    requests:
    - name: gpu
      exactly:
        deviceClassName: hami-core-gpu.project-hami.io
        allocationMode: ExactCount
        count: 1
        capacity:
          requests:
            cores: 50
            memory: "10Gi"
---
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: gpu-test-dra-native
spec:
  containers:
  - name: cuda
    image: 172.31.0.2:5000/nvidia/cuda:13.0.1-base-ubi9
    command: ["sleep", "3600"]
    resources:
      claims:
      - name: gpu
  resourceClaims:
  - name: gpu
    resourceClaimName: gpu-half-claim
  restartPolicy: Never

查看调度情况

通过 ResourceClaim 可以看到资源分配情况：

root@ECS-A10-SH:~/lixd/deploy/gpu/hami/examples# k get po
NAME                  READY   STATUS    RESTARTS   AGE
gpu-test-dra-native   1/1     Running   0          88s
root@ECS-A10-SH:~/lixd/deploy/gpu/hami/examples# k get resourceclaim
NAME             STATE                AGE
gpu-half-claim   allocated,reserved   21s
root@ECS-A10-SH:~/lixd/deploy/gpu/hami/examples# k get resourceclaim gpu-half-claim -oyaml
apiVersion: resource.k8s.io/v1
kind: ResourceClaim
metadata:
  name: gpu-half-claim
  namespace: default
spec:
  devices:
    requests:
    - exactly:
        allocationMode: ExactCount
        capacity:
          requests:
            cores: "50"
            memory: 10Gi
        count: 1
        deviceClassName: hami-core-gpu.project-hami.io
      name: gpu
status:
  allocation:
    devices:
      results:
      - consumedCapacity:
          cores: "50"
          memory: 10Gi
        device: hami-gpu-0
        driver: hami-core-gpu.project-hami.io
        pool: ecs-a10-sh
        request: gpu
        shareID: 6108e68f-a7ec-4a30-9782-634885c0c728
    nodeSelector:
      nodeSelectorTerms:
      - matchFields:
        - key: metadata.name
          operator: In
          values:
          - ecs-a10-sh
  reservedFor:
  - name: gpu-test-dra-native
    resource: pods
    uid: d99dc6df-092c-4f3a-ac55-cfb88c017af7

效果

Pod 中执行 nvidia-smi 看到显存是我们申请的 10G，说明 HAMi 生效了。

[HAMI-core Msg(51:140707774973760:libvgpu.c:870)]: Initializing.....
Wed May 13 10:58:20 2026
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 550.144.03             Driver Version: 550.144.03     CUDA Version: 13.0     |
|-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
| GPU  Name                 Persistence-M | Bus-Id          Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp   Perf          Pwr:Usage/Cap |           Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                                         |                        |               MIG M. |
|=========================================+========================+======================|
|   0  NVIDIA A10                     On  |   00000000:65:01.0 Off |                    0 |
|  0%   32C    P8             22W /  150W |       0MiB /  10240MiB |      0%      Default |
|                                         |                        |                  N/A |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                              |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                              GPU Memory |
|        ID   ID                                                               Usage      |
|=========================================================================================|
|  No running processes found                                                             |
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
[HAMI-core Msg(51:140707774973760:multiprocess_memory_limit.c:703)]: Cleanup on exit for PID 51
[HAMI-core Msg(51:140707774973760:multiprocess_memory_limit.c:739)]: Exit cleanup complete for PID 51

提交任务：DevicePlugin 兼容模式

原生 DRA 模式需要手动创建 ResourceClaim，对存量业务不够友好。

为了便于大家迁移，HAMi 提供了兼容模式：用户仍然像 DevicePlugin 那样申请资源，由 HAMi DRA Webhook 自动拦截并转换为 ResourceClaim，调度器分配后再挂载到 Pod。

提交任务

和使用 DevicePlugin 一样，正常在 resources 中申请资源即可：

# 兼容模式 - 按传统方式申请 GPU，HAMi webhook 自动转换为 ResourceClaim
# 申请 1 块 GPU，10Gi 显存 + 50% 算力

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: gpu-test-compatible
spec:
  containers:
  - name: cuda
    image: 172.31.0.2:5000/nvidia/cuda:13.0.1-base-ubi9
    command: ["sleep", "3600"]
    resources:
      limits:
        nvidia.com/gpu: 1
        nvidia.com/gpumem: 10240
        nvidia.com/gpucores: 50
  restartPolicy: Never

查看调度情况

HAMi 会根据 nvidia.com/gpumem、nvidia.com/gpucores 自动生成 ResourceClaim，并绑定到 Pod。

对应的 ResourceClaim 如下：

root@ECS-A10-SH:~/lixd/deploy/gpu/hami/examples# k get resourceclaim
NAME                               STATE                AGE
default-gpu-test-compatible-cuda   allocated,reserved   2m47s
root@ECS-A10-SH:~/lixd/deploy/gpu/hami/examples# k get resourceclaim default-gpu-test-compatible-cuda -oyaml
apiVersion: resource.k8s.io/v1
kind: ResourceClaim
metadata:
  creationTimestamp: "2026-05-13T11:14:06Z"
  finalizers:
  - resource.kubernetes.io/delete-protection
  name: default-gpu-test-compatible-cuda
  namespace: default
  resourceVersion: "61451167"
  uid: 8212ef37-f71c-45ca-ac4a-f94ead923eef
spec:
  devices:
    requests:
    - exactly:
        allocationMode: ExactCount
        capacity:
          requests:
            cores: "50"
            memory: "10737418240"
        count: 1
        deviceClassName: hami-core-gpu.project-hami.io
        selectors:
        - cel:
            expression: device.attributes["hami-core-gpu.project-hami.io"].type ==
              "hami-gpu"
      name: gpu
status:
  allocation:
    devices:
      results:
      - consumedCapacity:
          cores: "50"
          memory: 10Gi
        device: hami-gpu-0
        driver: hami-core-gpu.project-hami.io
        pool: ecs-a10-sh
        request: gpu
        shareID: a8dba99f-7841-41ad-9f07-5ec39ddee543
    nodeSelector:
      nodeSelectorTerms:
      - matchFields:
        - key: metadata.name
          operator: In
          values:
          - ecs-a10-sh
  reservedFor:
  - name: gpu-test-compatible
    resource: pods
    uid: 173a6d7f-665b-4b2d-961c-f550d70f7484

核心配置：

spec:
  devices:
    requests:
    - exactly:
        allocationMode: ExactCount
        capacity:
          requests:
            cores: "50"
            memory: "10737418240"
        count: 1

对比原始 Pod 的资源申请：

resources:
  limits:
    nvidia.com/gpu: 1
    nvidia.com/gpumem: 10240
    nvidia.com/gpucores: 50

Webhook 转换映射关系：

原始资源申请	ResourceClaim 字段
nvidia.com/gpu: 1	requests.count: 1
nvidia.com/gpumem: 10240	requests.capacity.memory
nvidia.com/gpucores: 50	requests.capacity.cores

效果

同样的，显存为 10240M，说明 HAMi 也生效了。

root@ECS-A10-SH:~/lixd/deploy/gpu/hami/examples# k exec -it gpu-test-compatible -- nvidia-smi
[HAMI-core Msg(57:139707024262976:libvgpu.c:870)]: Initializing.....
Wed May 13 11:21:39 2026
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 550.144.03             Driver Version: 550.144.03     CUDA Version: 13.0     |
|-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
| GPU  Name                 Persistence-M | Bus-Id          Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp   Perf          Pwr:Usage/Cap |           Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                                         |                        |               MIG M. |
|=========================================+========================+======================|
|   0  NVIDIA A10                     On  |   00000000:65:01.0 Off |                    0 |
|  0%   32C    P8             22W /  150W |       0MiB /  10240MiB |      0%      Default |
|                                         |                        |                  N/A |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                              |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                              GPU Memory |
|        ID   ID                                                               Usage      |
|=========================================================================================|
|  No running processes found                                                             |
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
[HAMI-core Msg(57:139707024262976:multiprocess_memory_limit.c:703)]: Cleanup on exit for PID 57
[HAMI-core Msg(57:139707024262976:multiprocess_memory_limit.c:739)]: Exit cleanup complete for PID 57

小结

本文围绕 HAMi DRA 模式完成了从安装到验证的完整实践：

1. 部署 HAMi DRA ：关闭 DevicePlugin 后通过 Helm 安装 HAMi，开启 dra.enabled=true
2. DRA 原生模式：手动创建 ResourceClaim 声明显存与算力，Pod 通过 resourceClaim 引用
3. DevicePlugin 兼容模式 ：沿用传统 nvidia.com/gpu 等资源申请，HAMi DRA Webhook 自动转换为 ResourceClaim，存量业务零改造即可迁移

两种模式的核心差异在于 ResourceClaim 的创建方式------原生模式手动管理、兼容模式自动生成，底层调度与切分逻辑一致。

「密瓜智能（Dynamia） 」专注 GPU 虚拟化与异构算力调度，发起并主导 CNCF 开源项目 HAMi；同时基于 HAMi 提供商业发行版、企业产品与服务，帮助用户在真实业务中规模化使用相关能力

官网：dynamia.ai

邮箱：info@dynamia.ai

HAMi 项目地址：https://github.com/project-hami/hami

本文作者「Dynamia密瓜智能」

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版权声明：本文为CSDN博主「密瓜智能」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。

原文链接：https://www.lixueduan.com/posts/kubernetes/56-hami-dra-quickstart/