KServe + HAMi：一张 GPU 如何运行多个推理服务

2026-08-09 20:00:00 约 2600 字预计阅读 6 分钟 - 次阅读

HAMi GPU 共享：KServe 原生 DRA 实战

前面已经用 KServe 跑起了 Qwen，但一个小模型独占一张 GPU 有些浪费。这篇则是在此基础上引入 HAMi，通过 HAMi 实现 GPU 共享，让多个小模型共用一张 GPU。

准备环境

本次测试环境如下：

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Kubernetes v1.36.1
KServe v0.18.0
HAMi 0.2.1
HAMi NVIDIA DRA Driver v0.1.0
containerd 2.2.4
NVIDIA Driver 580.173.02
Tesla T4 15 GiB x 1

本文从 HAMi 安装和原生 DRA 资源声明开始，完整走通 KServe 集成 HAMi GPU 共享部分。

KServe 环境安装方式沿用《一个 Deployment 就能跑 vLLM，为什么还需要 KServe？》中的步骤。
HAMi 的使用可以参考《Kubernetes GPU 虚拟化实战：HAMi DRA 模式完整指南》。

安装 GPU Operator

由 GPU Operator 安装 NVIDIA Driver、Container Toolkit 和监控组件，但关闭原生 NVIDIA Device Plugin，后续由 HAMi DRA Driver 管理 GPU：

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

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

如果节点已经预装 NVIDIA Driver，可以把 driver.enabled 改为 false。无论驱动由谁安装，devicePlugin.enabled=false 都不能省略，否则原生 Device Plugin 和 HAMi-DRA 会同时管理同一设备。

安装 cert-manager

HAMi-DRA Webhook 需要 TLS 证书，测试环境使用 cert-manager 签发：

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

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

安装 HAMi-DRA

为需要接管的 GPU 节点添加 gpu=on 标签，再安装本文实测的 HAMi-DRA 0.2.1：

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helm repo add hami-dra https://project-hami.github.io/HAMi-DRA/
helm repo update

GPU_NODE=lixd-test-gpu  # 替换为实际 GPU 节点名
kubectl label node "$GPU_NODE" gpu=on

helm upgrade --install hami-dra hami-dra/hami-dra \
  -n hami-dra \
  --create-namespace \
  --version 0.2.1 \
  --wait

上面的命令适用于 GPU Operator 安装 Driver 的场景。如果 NVIDIA Driver 由宿主机预装，则增加：

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--set drivers.nvidia.containerDriver=false

确认 GPU 共享容量

安装完成后，HAMi 创建了一个 DeviceClass：

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root@lixd-test-gpu:~# kubectl get deviceclass
NAME                            AGE
hami-core-gpu.project-hami.io   3d4h

同时节点插件通过 ResourceSlice 发布 GPU 信息：

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kubectl get resourceslice -o yaml

输出中只保留本文关心的字段：

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spec:
  driver: hami-core-gpu.project-hami.io
  nodeName: lixd-test-gpu
  devices:
  - name: hami-gpu-0
    allowMultipleAllocations: true
    attributes:
      productName:
        string: Tesla T4
      type:
        string: hami-gpu
    capacity:
      cores:
        value: "100"
      memory:
        value: 15Gi

allowMultipleAllocations: true 表示同一个设备可以接受多份分配。这里的 memory 和 cores 是 HAMi 用于调度和限制的可消耗容量，不是 Node 上的传统扩展资源。

创建共享 GPU 推理服务

KServe 0.18 版本已经支持原生 DRA，可以在 Predictor 级引用 ResourceClaimTemplate，再由容器级 resources.claims 使用对应的 Claim。

我们只需要提前创建一个 ResourceClaimTemplate，然后在 InferenceService 中引用即可，完整的 YAML 如下：

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cat <<'EOF' > qwen-llm-hami.yaml
apiVersion: resource.k8s.io/v1
kind: ResourceClaimTemplate
metadata:
  name: qwen-hami-gpu
  namespace: kserve-test
spec:
  spec:
    devices:
      requests:
        - name: gpu
          exactly:
            deviceClassName: hami-core-gpu.project-hami.io
            allocationMode: ExactCount
            count: 1
            capacity:
              requests:
                memory: 3Gi
                cores: "20"
---
apiVersion: serving.kserve.io/v1beta1
kind: InferenceService
metadata:
  name: qwen-llm
  namespace: kserve-test
  annotations:
    serving.kserve.io/deploymentMode: Standard
spec:
  predictor:
    minReplicas: 2
    resourceClaims:
      - name: gpu
        resourceClaimTemplateName: qwen-hami-gpu
    model:
      modelFormat:
        name: huggingface
      image: docker.m.daocloud.io/kserve/huggingfaceserver:v0.18.0-gpu
      storageUri: pvc://qwen-model
      args:
        - --model_name=qwen
        - --max_model_len=4096
        - --max-num-seqs=32
        - --gpu-memory-utilization=0.8
      resources:
        requests:
          cpu: "1"
          memory: 4Gi
        limits:
          cpu: "2"
          memory: 6Gi
        claims:
          - name: gpu
EOF

kubectl apply -f qwen-llm-hami.yaml

kubectl wait --for=condition=Ready \
  inferenceservice/qwen-llm -n kserve-test --timeout=10m

minReplicas: 2 保证 Demo 期间至少存在两个 Predictor，用于验证它们能否同时获得共享 GPU 配额，不展开副本自动调整行为。

这里没有再声明 nvidia.com/gpu、nvidia.com/gpumem 或 nvidia.com/gpucores。CPU 和内存仍使用普通 requests/limits，GPU 完全使用 DRA Claim 形式声明。

原生 DRA 通过 ResourceClaim 分配共享 GPU

确认 KServe 写入 DRA 引用

KServe 的 HuggingFace Runtime 原本根据 GPU limit 选择 -gpu 镜像。原生 DRA 配置里没有这个 limit，因此本文显式指定已经验证过的 GPU 镜像。docker.m.daocloud.io 是测试环境使用的镜像代理；如果环境可以直接访问 Docker Hub，可以改为 kserve/huggingfaceserver:v0.18.0-gpu。

KServe 最终生成的 Deployment 保留了两级引用：

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kubectl get deployment -n kserve-test \
  -l serving.kserve.io/inferenceservice=qwen-llm -o yaml

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spec:
  resourceClaims:
    - name: gpu
      resourceClaimTemplateName: qwen-hami-gpu
  containers:
    - name: kserve-container
      resources:
        claims:
          - name: gpu

Deployment 创建两个 Pod 后，Kubernetes 会根据同一个 ResourceClaimTemplate 为每个 Pod 生成独立 Claim。不能让多个副本直接引用一份固定 ResourceClaim，否则它们不会获得各自独立的 3Gi/20 配额。

验证 DRA 容量分配

查看 ResourceClaim 的申请与分配

Kubernetes 为每个 Pod 生成一份 Claim。下面只保留其中一份 Claim 的申请字段；它由 Pod 持有，Pod 删除后会一起清理：

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CLAIM=$(kubectl get resourceclaim -n kserve-test -o name | head -n 1)
kubectl get -n kserve-test "$CLAIM" -o yaml

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apiVersion: resource.k8s.io/v1
kind: ResourceClaim
spec:
  devices:
    requests:
      - name: gpu
        exactly:
          allocationMode: ExactCount
          count: 1
          deviceClassName: hami-core-gpu.project-hami.io
          capacity:
            requests:
              memory: 3Gi
              cores: "20"

调度完成后，Claim 状态中的关键字段记录了实际分配：

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status:
  allocation:
    devices:
      results:
        - device: hami-gpu-0
          driver: hami-core-gpu.project-hami.io
          consumedCapacity:
            memory: 3Gi
            cores: "20"

ResourceClaimTemplate 只定义申请规格，Kubernetes 为每个 Pod 生成 Claim，并完成设备选择和容量扣减。HAMi DRA Driver 随后响应 kubelet 的 NodePrepareResources，生成 CDI 配置并返回设备信息，最终由 containerd 把对应 GPU 和 HAMi-Core 运行环境应用到容器。

查看容器内的显存限制

进入其中一个 Predictor 容器执行完整的 nvidia-smi：

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POD=$(kubectl get pod -n kserve-test \
  -l serving.kserve.io/inferenceservice=qwen-llm \
  -o name | head -n 1)

kubectl exec -n kserve-test "$POD" -- nvidia-smi

可以看到 HAMi 把同一张 GPU 的可见显存限制为 3072 MiB。下面是本次实测的完整状态表；命令前后的 HAMI 初始化和退出日志不属于 nvidia-smi 输出，这里没有混入：

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Thu Aug  6 03:46:03 2026
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 580.173.02             Driver Version: 580.173.02     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  Tesla T4                       Off |   00000000:00:06.0 Off |                    0 |
| N/A   44C    P0             28W /   70W |    3015MiB /   3072MiB |      0%      Default |
|                                         |                        |                  N/A |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                              |
|  GPU   GI   CI              PID   Type   Process name                        GPU Memory |
|        ID   ID                                                               Usage      |
|=========================================================================================|
|  No running processes found                                                             |
+-----------------------------------------------------------------------------------------+

验证两个副本共享同一张 GPU

检查 Pod 和 Claim

把 Predictor 的最小副本数设为 2，两份 Pod 使用相同的 3Gi、cores=20 配置。

整卡分配与 HAMi-DRA 共享对比

先查看 Pod 和 Claim：

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kubectl get pod -n kserve-test \
  -l serving.kserve.io/inferenceservice=qwen-llm -o wide

kubectl get resourceclaim -n kserve-test

for claim in $(kubectl get resourceclaim -n kserve-test -o name); do
  kubectl get -n kserve-test "$claim" \
    -o jsonpath='{.metadata.name}{" device="}{.status.allocation.devices.results[0].device}{" memory="}{.status.allocation.devices.results[0].consumedCapacity.memory}{" cores="}{.status.allocation.devices.results[0].consumedCapacity.cores}{"\n"}'
done

本次新建的两份 Claim 都分配成功：

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NAME                                           STATE                AGE
qwen-llm-predictor-544cc75b4-7fvcc-gpu-g8b6c   allocated,reserved   3m3s
qwen-llm-predictor-544cc75b4-fz5hq-gpu-9lxw2   allocated,reserved   2m48s

qwen-llm-predictor-544cc75b4-7fvcc-gpu-g8b6c device=hami-gpu-0 memory=3Gi cores=20
qwen-llm-predictor-544cc75b4-fz5hq-gpu-9lxw2 device=hami-gpu-0 memory=3Gi cores=20

两个 Pod 都调度到 lixd-test-gpu，并分别看到 3072 MiB 显存：

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NAME                                 READY   STATUS    RESTARTS   AGE     IP              NODE            NOMINATED NODE   READINESS GATES
qwen-llm-predictor-544cc75b4-7fvcc   1/1     Running   0          3m3s    172.25.118.13   lixd-test-gpu   <none>           <none>
qwen-llm-predictor-544cc75b4-fz5hq   1/1     Running   0          2m48s   172.25.118.3    lixd-test-gpu   <none>           <none>

检查两个容器的可见显存

逐个进入容器检查可见 GPU：

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for pod in $(kubectl get pod -n kserve-test \
  -l serving.kserve.io/inferenceservice=qwen-llm -o name); do
  kubectl exec -n kserve-test "$pod" -- \
    nvidia-smi --query-gpu=name,memory.total --format=csv,noheader
done

两个容器都返回：

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Tesla T4, 3072 MiB
Tesla T4, 3072 MiB

发起推理请求

通过 Gateway 调用接口：

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ENVOY_SERVICE=$(kubectl get service -n envoy-gateway-system \
  -l gateway.envoyproxy.io/owning-gateway-name=kserve-ingress-gateway \
  -o jsonpath='{.items[0].metadata.name}')

NODE_PORT=$(kubectl get service -n envoy-gateway-system "$ENVOY_SERVICE" \
  -o jsonpath='{.spec.ports[?(@.port==80)].nodePort}')

NODE_IP=$(kubectl get node \
  -o jsonpath='{.items[0].status.addresses[?(@.type=="InternalIP")].address}')

GATEWAY_ADDR="${NODE_IP}:${NODE_PORT}"

curl -H 'Host: qwen-llm-kserve-test.example.com' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  "http://${GATEWAY_ADDR}/openai/v1/chat/completions" \
  -d '{
    "model": "qwen",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Answer only with the number: 2+3"}],
    "max_tokens": 8,
    "temperature": 0
  }'

API 可以正常返回，说明在使用 GPU 共享之后，服务依旧可以正常运行。

清理资源

验证完成后删除 InferenceService 和 ResourceClaimTemplate：

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kubectl delete inferenceservice qwen-llm -n kserve-test
kubectl delete resourceclaimtemplate qwen-hami-gpu -n kserve-test

两份由 Pod 生成的 ResourceClaim 会随 Pod 一起删除。

总结

KServe 可以直接通过 ResourceClaimTemplate 和 resources.claims 使用 HAMi DRA 模式，不需要额外适配。每个 Predictor Pod 都会生成一份独立 ResourceClaim，再由 HAMi 分配显存和算力配额。

通过 HAMi 共享后，一张 GPU 可以同时承载多个推理副本或服务工作负载，避免小模型整卡独占，让空闲的显存和算力得到更充分的利用。