Платформа dBrain.cloud внедрила решение HAMi (Heterogeneous Accelerator Middleware) для управления графическими ускорителями в Kubernetes. Технология выступает промежуточным слоем между драйвером GPU и рабочей нагрузкой, перехватывая API-вызовы для динамического распределения мощностей вместо использования жестких профилей.
В отличие от технологии MIG, HAMi позволяет задавать лимиты по памяти и вычислительной мощности видеокарты под конкретные задачи. Это обеспечивает параллельную работу нескольких процессов на одном физическом устройстве с корректной изоляцией, что позволяет отказаться от модели «одна задача — одна видеокарта».
Управление ресурсами через HAMi интегрировано в интерфейс dBrain Console. Администраторы могут использовать привычные манифесты Kubernetes с параметрами requests и limits, а планировщик платформы автоматически размещает нагрузку в кластере, учитывая текущую занятость оборудования.
В консоли реализован мониторинг GPU-узлов с графиками потребления, аналогичными метрикам CPU и оперативной памяти. Пользователи могут выделять или редактировать слоты GPU для объектов Deployment, StatefulSet или DaemonSet, что упрощает эксплуатацию инфраструктуры и повышает прозрачность утилизации оборудования.
