好的，各位AI爱好者、K8s极客们，欢迎来到今天的"GPU炼丹秘籍"讲座！我是你们的老朋友，负责把深奥的技术概念变成段子的老码农。今天，咱们要聊聊一个非常sexy的话题：K8s GPU调度与多租户隔离，以及如何优化AI/ML工作负载。 想象一下，你拥有一座富丽堂皇的炼丹房（数据中心），里面摆满了各种高级炼丹炉（GPU），你的目标是让尽可能多的炼丹师（AI/ML工程师）高效地利用这些炉子，炼制出各种神奇的丹药（AI模型）。但是，问题来了： 资源争夺战： 大家都在抢炉子，谁也不让谁，搞不好还会引发"炼丹师大战"，严重影响生产力。 隐私泄露风险： 张三的炼丹配方（数据）被李四看到了，这还得了？商业机密啊！ 效率低下： 有些炼丹师只用小火慢炖，却霸占着火力最猛的炉子，造成资源浪费。 是不是感觉头都大了？别怕，K8s GPU调度与多租户隔离就是解决这些问题的良方！ 一、K8s GPU调度：让GPU资源"物尽其用" 首先，我们要了解一下K8s是如何管理GPU资源的。简单来说，K8s通过一系列机制，让我们可以像管理CPU、内存一样，管理GP …