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龙图腾网获悉杭州市北京航空航天大学国际创新研究院(北京航空航天大学国际创新学院)申请的专利K8S环境下多层级算力资源隔离与精细调度方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120353606B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510834648.7，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权K8S环境下多层级算力资源隔离与精细调度方法及系统是由李四洋;杨达;崔正龙;康家麒;黄坚;盛浩;张莹莹;黄雪飞;王帅;朱皞罡;诸彤宇;孙磊磊;李莹设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本K8S环境下多层级算力资源隔离与精细调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种K8S环境下多层级算力资源隔离与精细调度方法及系统，属于分布式计算资源管理技术领域。包括：S1：在K8S集群中部署HNC，建立命名空间的父子层级关系；S2：利用MIG技术对集群中的GPU资源进行细粒度划分，创建不同规格的GPU实例组；S3：通过层级命名空间控制器使子命名空间继承父命名空间的资源配置和权限策略；S4：设计自定义调度器，将工作负载精确调度到满足其资源需求的适当节点上。本发明解决了现有技术中K8S原生资源管理机制无法对GPU资源的细粒度划分和分配及缺乏多层级资源管理与精细化调度的问题，提高了资源利用率，减少了资源竞争和浪费，支持组织结构与资源管理的自然映射。

本发明授权K8S环境下多层级算力资源隔离与精细调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种K8S环境下多层级算力资源隔离与精细调度方法，其特征在于，包括： 步骤S1：构建层级命名空间结构：在Kubernetes集群中部署层级命名空间控制器HNC，建立命名空间的父子层级关系，实现组织结构到资源管理的映射； 步骤S2：配置GPU资源池划分：利用MIG技术对集群中的GPU资源进行细粒度划分，创建不同规格的GPU实例组，并为各实例组设置资源标签； 步骤S3：实现资源继承与隔离：通过HNC使子命名空间继承父命名空间的资源配置和权限策略，同时确保不同层级间的资源隔离； 步骤S4：执行精细化资源调度：基于命名空间层级和GPU实例组标签，设计自定义调度器，将工作负载精确调度到满足其资源需求的适当节点上，具体包括： 步骤S41：开发自定义调度器插件，扩展Kubernetes默认调度器功能； 步骤S42：实现基于命名空间层级的亲和性规则，优先将工作负载调度到指定层级的资源上； 步骤S43：根据工作负载的GPU资源需求，匹配相应规格的GPU实例组； 步骤S44：支持工作负载在不同GPU实例组之间的动态迁移，实现资源利用率最大化； 步骤S45：采用PriorityQueue管理待调度Pod； 步骤S46：实现基于资源使用历史的预测算法，优化资源分配决策； 步骤S47：通过ResourceQuotaController监控资源使用情况，触发自动扩缩容机制。

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