GPU Operator, Kueue, multi-tenant

Des GPU partagés proprement entre vos équipes, sans gaspillage

Un GPU utilisé à 30 % est une dépense, pas un investissement. Une ferme Kubernetes bien conçue isole les équipes, applique des quotas et pousse l'utilisation réelle du parc au maximum.

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Cas d'usage

Plateforme IA interne partagée entre équipes data science et produit
Inférence en production : autoscaling, rolling updates, haute disponibilité
Environnements de développement GPU à la demande (notebooks, jobs)
Plateforme multi-clients pour éditeurs SaaS et fournisseurs de services IA

Architecture type

GPU: NVIDIA GPU Operator : drivers, device plugin, monitoring DCGM et time-slicing / MIG pour le partage fin.
Scheduling: Kueue ou Volcano pour les files d'attente batch, les quotas d'équipe et la préemption contrôlée.
Multi-tenant: Namespaces, RBAC, network policies et, si besoin, control planes virtualisés par tenant.
Plateforme: GitOps (Argo CD), registry privé, ingress, cert-manager et observabilité Prometheus / Grafana.

Ce que vous recevez

01
Cluster Kubernetes GPU durci et versionné en GitOps
02
Quotas, files d'attente et isolation par équipe configurés
03
Tableaux de bord d'utilisation GPU par équipe et par projet
04
Runbook, formation et transfert complet

Questions fréquentes

Kubernetes peut-il remplacer Slurm pour l'entraînement ?: Pour l'inférence et les jobs mono-nœud, oui, sans réserve. Pour l'entraînement multi-nœuds à grande échelle, Slurm garde l'avantage du gang scheduling natif ; Kueue et Volcano comblent l'écart pour les échelles intermédiaires. Nous dimensionnons selon vos jobs.
Gérez-vous le multi-tenant strict entre clients ?: Oui : isolation réseau, control planes dédiés par tenant si nécessaire, quotas durs et facturation par consommation. C'est le socle des plateformes IA multi-clients que nous déployons.

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Architecture type

GPU: NVIDIA GPU Operator : drivers, device plugin, monitoring DCGM et time-slicing / MIG pour le partage fin.
Scheduling: Kueue ou Volcano pour les files d'attente batch, les quotas d'équipe et la préemption contrôlée.
Multi-tenant: Namespaces, RBAC, network policies et, si besoin, control planes virtualisés par tenant.
Plateforme: GitOps (Argo CD), registry privé, ingress, cert-manager et observabilité Prometheus / Grafana.

Questions fréquentes

Kubernetes peut-il remplacer Slurm pour l'entraînement ?

Pour l'inférence et les jobs mono-nœud, oui, sans réserve. Pour l'entraînement multi-nœuds à grande échelle, Slurm garde l'avantage du gang scheduling natif ; Kueue et Volcano comblent l'écart pour les échelles intermédiaires. Nous dimensionnons selon vos jobs.

Gérez-vous le multi-tenant strict entre clients ?

Oui : isolation réseau, control planes dédiés par tenant si nécessaire, quotas durs et facturation par consommation. C'est le socle des plateformes IA multi-clients que nous déployons.