gpustack 是一个开源的 GPU 集群管理与作业编排平台，专为深度学习和 AI 应用的 GPU 资源管理而设计。该项目旨在简化 GPU 资源的分配、调度和监控，帮助团队和组织更高效地利用昂贵的 GPU 硬件资源，降低训练和推理工作负载的管理复杂度。
核心功能
gpustack 提供了完整的 GPU 集群管理能力，包括资源池化、实时监控、作业队列管理、优先级调度等关键功能。平台能够自动检测和注册集群中的 GPU 设备，统一管理多台服务器的 GPU 资源。通过智能的任务调度算法，gpustack 可以根据作业的资源需求、优先级、等待时间等因素进行最优分配，最大化 GPU 利用率。此外，平台还提供了详细的资源使用统计和可视化监控面板，帮助管理员实时掌握集群状态和任务执行情况。
技术特点
gpustack 采用云原生架构设计，与 Kubernetes、Docker 等主流容器技术无缝集成，支持灵活的部署方式。平台提供了 RESTful API 和命令行工具，方便与现有的 CI/CD 流程和训练框架集成。内置的负载均衡和故障转移机制确保了系统的高可用性，即使部分节点故障也不影响整体服务。gpustack 还支持插件扩展，允许用户根据特定需求定制调度策略和资源管理逻辑。
应用场景
gpustack 广泛应用于 AI 研究实验室、企业机器学习平台、高性能计算中心等场景。对于拥有多台 GPU 服务器的团队，gpustack 能够将分散的 GPU 资源整合成统一的计算池，避免资源闲置和争抢。在模型训练场景中，平台可以自动调度大规模分布式训练任务，优化资源分配。在推理服务场景中，gpustack 能够根据请求负载动态分配 GPU 资源，提高服务响应速度和成本效益。