昨天下午突然收到运维邮件报警，显示数据平台服务器cpu利用率达到了98.94%，而且最近一段时间一直持续在70%以上，看起来像是硬件资源到瓶颈需要扩容了，但仔细思考就会发现咱们的业务系统并不是一个高并发或者CPU密集型的应用，这个利用率有点太夸张，硬件瓶颈应该不会这么快就到了，一定是哪里的业务代码逻辑有问题。1、排查思路1.1 定位高负载进程首先

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近日，AI这家虚拟化AI基础架构的公司，发布了第一个分数GPU共享系统，用于Kubernetes上的深度学习工作负载。分数GPU系统特别适用于诸如推理之类的轻量级AI任务，透明地使数据科学和AI工程团队能够在单个GPU上同时运行多个工作负载，从而使公司能够运行更多的工作负载，例如计算机视觉，语音识别和在同一硬件上进行自然语言处理，从而降低了成本。对于深度

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作者邱天，腾讯云高级工程师，负责腾讯云TKE动态调度器与重调度器产品。背景原生kubernetes调度器只能基于资源的resourcerequest进行调度，然而Pod的真实资源使用率，往往与其所申请资源的request/limit差异很大，这直接导致了集群负载不均的问题：1.集群中的部分节点，资源的真实使用率远低于resourcerequest，却没有被调度更多的Pod，这造成了比较大的资源浪费；2.而集群中的另外一些节点，其资源的真实使用率事实上已经过载，却无法为调