在云原生与人工智能深度融合的当下，如何高效管理大规模 GPU 集群、简化 AI 应用的部署流程，并保障多租户环境下的资源隔离，已成为工程团队面临的核心挑战。Sealos 作为一个基于 Kubernetes 构建的 AI Native 云操作系统，试图重新定义 “简单易用” 与 “专业调度” 之间的边界。本文将从架构设计的角度，深入剖析 Sealos 在容器编排、AI 工作负载调度及资源隔离方面的核心机制。
核心架构：从 Kubernetes 到 “操作系统” 的抽象
Sealos 的本质是一个披着 “操作系统” 外衣的 Kubernetes 发行版，但其设计理念更接近于传统 OS 对底层硬件的封装。它将复杂的 Kubernetes 集群生命周期管理进行了封装，提供了类似 sealos run 这样的极简命令，将原本需要编写大量 YAML、配置 Helm Chart 的过程，简化为类似安装一个 Docker 镜像的体验。
这种简化的背后依赖的是 ClusterImage（集群镜像） 架构。与传统的容器镜像仅打包应用依赖不同，ClusterImage 是一种 OCI 标准兼容的镜像，它将 Kubernetes 组件、插件、系统工具以及应用本身打包在一起。当用户执行 sealos run 时，其内部的 CreateProcessor 管道会处理初始化集群状态、配置 SSH 密钥、应用 YAML 配置等繁琐步骤，最终交付一个即开即用的生产级环境。这种 “不可变基础设施” 的设计理念，大大降低了环境差异导致的 “在我机器上能运行” 问题。
AI 工作负载调度：GPU 资源的精细化管理
对于 AI 负载而言，GPU 是最稀缺且昂贵的资源。Sealos 在 GPU 调度层面做了深度定制，以适应不同的业务场景。
资源感知与发现
Sealos 利用 Kubernetes 的 Device Plugin 机制，将 NVIDIA GPU 抽象为扩展资源（nvidia.com/gpu）。在调度层面，Pod 必须通过资源限制（Limits）来声明对 GPU 的需求，Kubernetes 调度器据此进行节点选择。为了优化性能，Sealos 建议在 Kubelet 配置中启用 Topology Manager，并将策略设置为 single-numa-node，确保 CPU、内存和 GPU 设备在同一 NUMA 节点内完成分配，从而减少跨节点的通信延迟，这对于高吞吐量的推理任务至关重要。
共享与隔离策略
在实际生产中，为了提高 GPU 利用率，通常需要在同一张显卡上运行多个任务。Sealos 支持两种主流的 GPU 共享策略：
- 时间切片（Time-Slicing）：适用于负载波动较大、对延迟不敏感的场景。多个 Pod 轮流使用 GPU，实现软隔离。
- 多实例 GPU（MIG）：适用于对隔离性要求极高的多租户平台。它可以将一块 A100/H100 物理切分为多个相互独立的 GPU 实例（拥有独立的显存和计算单元），每个实例可以分配给不同的用户或任务，提供可预测的性能。
对于更复杂的分布式训练任务（如 PyTorchJob 或 TensorFlowJob），Sealos 集成了 Kueue 或 Volcano 调度器，实现了 Gang Scheduling（成组调度）。这意味着当一个训练任务需要 8 张 GPU 时，系统会确保这 8 张卡所在的 Pod 能同时启动，避免部分节点因资源不足而挂起等待，从而消除 “僵尸作业” 造成的资源浪费。
自适应调度：SealOS+ 的混合智能
除了标准调度器，Sealos 的研究分支 SealOS+ 展示了其在动态负载下的自适应能力。在金融交易系统等场景中，工作负载具有极高的不确定性和突发性。传统的静态调度策略往往难以应对。
SealOS+ 引入了混合调度算法，结合了 遗传算法（GA） 的全局搜索能力和 深度强化学习（DRL） 的实时决策能力。系统会实时监控 Pod 的 CPU、内存、GPU 利用率以及应用的吞吐量和延迟，通过 DRL 模型动态调整 Pod 的亲和性（Affinity）和反亲和性（Anti-Affinity）规则，同时利用 GA 进行全局资源配置的长期优化。这种机制能够主动预测流量峰值并进行预调度，而非被动响应。
多租户隔离与安全
作为云操作系统，多租户隔离是必备能力。Sealos 依托 Kubernetes 的原生机制构建了多层次的安全屏障：
- 命名空间与配额：通过 ResourceQuota 严格限制每个租户可使用的 GPU 数量、CPU 核数和内存上限，防止单个用户垄断公共资源。
- 优先级与抢占：定义了 PriorityClass，核心的在线推理服务可以抢占非关键的离线批处理任务，确保高 SLA 服务的资源供给。
- RBAC 权限控制：细粒度地管理用户对集群资源的操作权限，实现开发、测试、生产环境的权限分离。
Sealos 还通过内置的监控系统（如集成的 DCGM Exporter）暴露 GPU 温度、功耗、显存占用等指标，并建议配合 Prometheus 和 Grafana 建立完整的可观测性体系，以便快速定位因资源争抢导致的性能抖动。
结语
Sealos 代表了云原生平台向 “简单化、智能化” 演进的一种趋势。它不仅保留了 Kubernetes 的强大调度能力，还通过 ClusterImage 和上层抽象大幅降低了使用门槛，同时在 AI 场景下针对 GPU 调度和资源隔离提供了切实可行的工程方案。对于希望构建私有化 AI Cloud 的团队而言，Sealos 提供了一条兼顾效率与性能的可行路径。
资料来源：
- Sealos 官方文档：GPU Provisioning and Management in Kubernetes (https://sealos.io/blog/the-ultimate-guide-to-gpu-provisioning-and-management-in-kubernetes)
- SealOS+: A Sealos-based Approach for Adaptive Resource Optimization Under Dynamic Workloads (https://arxiv.org/abs/2505.23258)
- Sealos GitHub Repository (https://github.com/labring/sealos)