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文档容器服务实践教程AI在 TKE 上使用 RDMA 加速 AI 推理和训练

在 TKE 上使用 RDMA 加速 AI 推理和训练

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最后更新时间： 2026-10-23 16:19:18

简介

RDMA（Remote Direct Memory Access，远程直接内存访问）是一种高速网络互联技术，该技术旨在减少在数据传输过程中收发端的处理延迟以及资源消耗。RDMA 技术使计算机能够直接访问远程计算机的内存，在内存层面进行数据传输而无需 CPU 频繁介入，从而显著增强网络通信性能。
使用 RDMA，能够提高网络吞吐，降低网络时延，从而有效提升大规模 AI 推理和训练任务的性能。本文档介绍在 TKE 上如何使用 RDMA 网络方案加速各类 AI 工作负载。

适用场景

TKE RDMA 方案适用于以下 AI 场景：
分布式训练：多节点协同训练大规模模型，通过 RDMA 加速梯度同步和参数更新，显著缩短训练时间。
多机推理：跨节点部署大模型推理服务，利用 RDMA 实现低延迟的跨节点通信，提升推理吞吐。
分布式 KVCache：在多节点间共享 KV Cache，通过 RDMA 实现高速缓存访问，优化大模型推理性能。
Prefill/Decode 分离：将 Prefill 和 Decode 阶段分离到不同节点，通过 RDMA 高效传输中间状态，提升资源利用率。

方案特点

TKE RDMA 方案具有以下优势（本文基于独占 RDMA 模式）：
统一 GID Index：用户不用在 Pod 内引入额外的脚本动态获取 GID，简化分布式推理/训练时 NCCL 通信的配置。
优化用户体验：用户可直接通过原生节点加入 HCC 集群，在 TKE 使用 RDMA + GPU 进行训练/推理。
NUMA 亲和调度：实现 GPU 和 RDMA 设备的 NUMA 亲和分配，减少跨 NUMA 访问，提升性能。（不保证 PCIE-Switch 亲和）


环境准备

集群要求

已创建并部署好 TKE 集群。如果您还没有集群，请参见 创建集群。
已购买 RDMA 实例，RDMA netns 为 shared 模式。
Kubelet 启用 Topology Manager（推荐配置 topologyManagerPolicy: best-effort），以实现 NUMA 亲和调度。

安装 rdma-agent 组件

可以在 容器服务控制台 的集群 > 组件管理进行安装。
安装步骤：
1. 登录容器服务控制台，选择左侧导航栏中的集群。
2. 在集群列表页面，单击目标集群 ID，进入集群详情页。
3. 选择左侧组件管理，单击新建。
4. 在组件列表中选择 rdma-agent，单击完成。


创建节点池

1. 在 容器服务控制台 的集群详情页中，选择节点管理 > 节点池，单击新建原生节点，新建 HCC 集群。

2. 在高级设置中，新增或修改节点池中节点的 label，默认需添加 feature.node.kubernetes.io/tke-shared-rdma=true：

3. 在高级设置中，Management 中添加 Kubelet 的 topology-manager-policy 为 best-effort：

4. 添加、修改后，也可勾选“对存量节点应用本次 Label/Annotation/Taint 更新”，从而应用到存量节点。
5. 存量节点也可通过以下命令给节点添加 label，从而部署 rdma-agent 组件：
# <nodeName> 替换成存量节点的名称，通过 kubectl get node 可查询

kubectl label node <nodeName> feature.node.kubernetes.io/tke-shared-rdma=true

组件参数配置说明


参数配置项
描述
CpuRequest
组件在每个节点上运行时需要占用的 CPU，默认为 10m。
CpuLimit
组件在每个节点上运行时最大占用的 CPU，默认为 50m。
MemoryRequest
组件在每个节点上运行时需要占用的内存，默认为 100Mi。
MemoryLimit
组件在每个节点上运行时最大占用的内存，默认为 500Mi。
KubeletRootDir
组件运行所在节点的 kubelet 的根目录，默认为 /var/lib/kubelet，根目录修改时需同步修改组件的这个配置。
NodeSelector
组件所需运行节点的 label 键值对，默认配置是feature.node.kubernetes.io/tke-shared-rdma=true，若需自定义部署的节点 label，则需要修改这个配置。

环境验证

验证组件状态

组件部署后，等待安装成功，确保 tke-rdma-shared-agent 皆为 Running：
kubectl -n kube-system get po -o wide -l k8s-app=tke-rdma-shared-agent

验证 RDMA 资源

检查 RDMA 节点 Capacity 和 Allocatable 资源，确保其中的 tke.cloud.tencent.com/tke-shared-rdma 不为 0：
kubectl describe node <nodeName> | grep tke-shared-rdma
预期输出示例（显示实际的 bond 设备数量）：
tke.cloud.tencent.com/tke-shared-rdma:  8
说明：
新版本会上报真实的 bond 设备数量（通常为 8 个）。
这使得 Kubernetes 调度器能够准确判断节点资源容量，避免资源超分配。

提交 RDMA 任务

YAML 关键配置

网络配置

指定 CNI，RDMA 网络平面和 VPC 网络平面是两个网络平面，为了使 Pod 能够同时连接 VPC 网络和 RDMA 网络，需要在工作负载的 Pod template 中指定以下 annotation 配置：
GlobalRouter（全局路由）网络模式集群：
annotations:
  tke.cloud.tencent.com/networks: "tke-bridge,tke-rdma-macvlan"
VPC-CNI 共享网卡模式集群：
annotations:
  tke.cloud.tencent.com/networks: "tke-route-eni,tke-rdma-macvlan"
集群的网络模式可以通过集群里的 cni-agent 配置来确定：
kubectl -n kube-system get cm tke-cni-agent-conf -o yaml | grep defaultDelegates

安全上下文配置

指定 securityContext 使能进程间通信：
securityContext:
  capabilities:
    add: ["IPC_LOCK"]

资源请求配置

设置 RDMA 和 GPU resource 资源请求：
resources:
  limits:
    nvidia.com/gpu: "8"
    tke.cloud.tencent.com/tke-shared-rdma: "8"
说明：
nvidia.com/gpu: 请求的 GPU 数量。
tke.cloud.tencent.com/tke-shared-rdma: 请求的 RDMA 设备数量，推荐与 GPU 数量相等。

共享内存配置

为了支持 NCCL 共享数据，需要为 IPC 和固定（页面锁定）系统内存资源共享系统内存：

测试验证

TKE RDMA 方案提供了两种测试方式：
1. RDMA 基础功能测试：部署测试 Pod，验证 RDMA 设备和网络连通性。
2. NCCL 通信测试：部署测试 Pod，验证 NCCL 在 RDMA 网络上的通信性能。

测试一：RDMA 基础功能测试

部署测试 Pod

部署 RDMA 基础功能测试 StatefulSet。
YAML 配置：
apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  labels:
    k8s-app: ibv-app
  name: ibv-app
  namespace: default
spec:
  replicas: 4
  selector:
    matchLabels:
      k8s-app: ibv-app
      qcloud-app: ibv-app
  serviceName: ""
  template:
    metadata:
      annotations:
        tke.cloud.tencent.com/networks: "tke-route-eni,tke-rdma-macvlan"
      creationTimestamp: null
      labels:
        k8s-app: ibv-app
        qcloud-app: ibv-app
    spec:
      containers:
      - command:
        - sh
        - -c
        - |
          ls -l /dev/infiniband /sys/class/infiniband /sys/class/net
          sleep 1000000
        image: ccr.ccs.tencentyun.com/tke-eni-test/mofed-5.4-3.1.0.0:ubuntu20.04-amd64-test
        imagePullPolicy: Always
        name: ibv-app-ctr
        securityContext:
          capabilities:
            add: ["IPC_LOCK"]
        resources:
          limits:
            nvidia.com/gpu: "4"
            tke.cloud.tencent.com/tke-shared-rdma: "4"
        volumeMounts:
        - mountPath: /dev/shm
          name: dshm
      volumes:
      - emptyDir:
          medium: Memory
          sizeLimit: 64Gi
        name: dshm
将以上 YAML 保存为文件（例如 rdma-test.yaml），然后部署：
kubectl apply -f rdma-test.yaml
等待 Pod 启动完成：
kubectl get pods -l k8s-app=ibv-app

登录测试 Pod

kubectl exec -it ibv-app-0 -- bash

验证 RDMA 设备

使用 ibv_devinfo 命令确认 RDMA 设备功能正常：
# ibv_devinfo
hca_id: mlx5_bond_0
  transport:      InfiniBand (0)
  fw_ver:       22.33.1048
  node_guid:      946d:ae03:00a9:3ed0
  sys_image_guid:     946d:ae03:00a9:3ed0
  vendor_id:      0x02c9
  vendor_part_id:     4125
  hw_ver:       0x0
  board_id:     MT_0000000359
  phys_port_cnt:      1
    port: 1
      state:      PORT_ACTIVE (4)
      max_mtu:    4096 (5)
      active_mtu:   4096 (5)
      sm_lid:     0
      port_lid:   0
      port_lmc:   0x00
      link_layer:   Ethernet
使用 show_gids 命令获取 gid，在 TKE RDMA 方案下，GID index 统一为 Host GID Index：
# show_gids
DEV PORT  INDEX GID         IPv4      VER DEV
--- ----  ----- ---         ------------    --- ---
mlx5_bond_0 1 0 fe80:0000:0000:0000:401d:55ff:fe14:6ce8     v1  bond0
mlx5_bond_0 1 1 fe80:0000:0000:0000:401d:55ff:fe14:6ce8     v2  bond0
mlx5_bond_0 1 2 0000:0000:0000:0000:0000:ffff:1e3d:b4ac 30.61.180.172   v1  bond0
mlx5_bond_0 1 3 0000:0000:0000:0000:0000:ffff:1e3d:b4ac 30.61.180.172   v2  bond0

RDMA 性能测试

以下测试需要在两个 Pod 之间进行，一个作为 Server 端，一个作为 Client 端。
连通性测试（ibv_rc_pingpong）
使用 ibv_rc_pingpong 命令测试 RDMA 连通性：
Server 端配置（在 ibv-app-0 上执行）：
# ibv_rc_pingpong -d mlx5_bond_0 -g 3
  local address:  LID 0x0000, QPN 0x003a22, PSN 0xc882ae, GID ::ffff:30.61.130.20
  remote address: LID 0x0000, QPN 0x001234, PSN 0x58320b, GID ::ffff:30.61.180.172
8192000 bytes in 0.01 seconds = 7687.51 Mbit/sec
1000 iters in 0.01 seconds = 8.52 usec/iter
Client 端配置（在 ibv-app-1 上执行）：
在 TKE RDMA 方案下，GID index 统一为 Host GID Index。
# ibv_rc_pingpong -d mlx5_bond_0 -g 3 30.61.130.20
  local address:  LID 0x0000, QPN 0x001234, PSN 0x58320b, GID ::ffff:30.61.180.172
  remote address: LID 0x0000, QPN 0x003a22, PSN 0xc882ae, GID ::ffff:30.61.130.20
8192000 bytes in 0.01 seconds = 7924.55 Mbit/sec
1000 iters in 0.01 seconds = 8.27 usec/iter
写带宽测试（ib_write_bw）
使用 ib_write_bw 命令测试 RDMA 写带宽：
Server 端配置（在 ibv-app-0 上执行）：
# ib_write_bw -d mlx5_bond_0 -x 3

************************************
* Waiting for client to connect... *
************************************

---------------------------------------------------------------------------------------
                    RDMA_Write BW Test
 Dual-port       : OFF    Device         : mlx5_bond_0
 Number of qps   : 1    Transport type : IB
 Connection type : RC   Using SRQ      : OFF
 CQ Moderation   : 100
 Mtu             : 4096[B]
 Link type       : Ethernet
 GID index       : 3
 Max inline data : 0[B]
 rdma_cm QPs   : OFF
 Data ex. method : Ethernet
---------------------------------------------------------------------------------------
 local address: LID 0000 QPN 0x3a25 PSN 0x8877cd RKey 0x00ca88 VAddr 0x007fb84630d000
 GID: 00:00:00:00:00:00:00:00:00:00:255:255:30:61:130:20
 remote address: LID 0000 QPN 0x1235 PSN 0xe2acbc RKey 0x007c3e VAddr 0x007f8f164b7000
 GID: 00:00:00:00:00:00:00:00:00:00:255:255:30:61:180:172
---------------------------------------------------------------------------------------
 #bytes     #iterations    BW peak[MB/sec]    BW average[MB/sec]   MsgRate[Mpps]
 65536      5000             97.50              97.49        0.185950
---------------------------------------------------------------------------------------
Client 端配置（在 ibv-app-1 上执行）：
# ib_write_bw -d mlx5_bond_0 -x 3 30.61.130.20 --report_gbits
---------------------------------------------------------------------------------------
                    RDMA_Write BW Test
 Dual-port       : OFF    Device         : mlx5_bond_0
 Number of qps   : 1    Transport type : IB
 Connection type : RC   Using SRQ      : OFF
 TX depth        : 128
 CQ Moderation   : 100
 Mtu             : 4096[B]
 Link type       : Ethernet
 GID index       : 3
 Max inline data : 0[B]
 rdma_cm QPs   : OFF
 Data ex. method : Ethernet
---------------------------------------------------------------------------------------
 local address: LID 0000 QPN 0x1235 PSN 0xe2acbc RKey 0x007c3e VAddr 0x007f8f164b7000
 GID: 00:00:00:00:00:00:00:00:00:00:255:255:30:61:180:172
 remote address: LID 0000 QPN 0x3a25 PSN 0x8877cd RKey 0x00ca88 VAddr 0x007fb84630d000
 GID: 00:00:00:00:00:00:00:00:00:00:255:255:30:61:130:20
---------------------------------------------------------------------------------------
 #bytes     #iterations    BW peak[Gb/sec]    BW average[Gb/sec]   MsgRate[Mpps]
 65536      5000             97.50              97.49        0.185950
---------------------------------------------------------------------------------------
写延迟测试（ib_write_lat）
测试 RDMA 写操作的延迟：
Server 端：
ib_write_lat -d mlx5_bond_0 -x 3
Client 端：
ib_write_lat -d mlx5_bond_0 -x 3 <server-ip>
发送带宽测试（ib_send_bw）
测试 RDMA 发送操作的带宽：
Server 端：
ib_send_bw -d mlx5_bond_0 -x 3
Client 端：
ib_send_bw -d mlx5_bond_0 -x 3 <server-ip> --report_gbits
发送延迟测试（ib_send_lat）
测试 RDMA 发送操作的延迟：
Server 端：
ib_send_lat -d mlx5_bond_0 -x 3
Client 端：
ib_send_lat -d mlx5_bond_0 -x 3 <server-ip>
读带宽测试（ib_read_bw）
测试 RDMA 读操作的带宽：
Server 端：
ib_read_bw -d mlx5_bond_0 -x 3
Client 端：
ib_read_bw -d mlx5_bond_0 -x 3 <server-ip> --report_gbits
读延迟测试（ib_read_lat）
测试 RDMA 读操作的延迟：
Server 端：
ib_read_lat -d mlx5_bond_0 -x 3
Client 端：
ib_read_lat -d mlx5_bond_0 -x 3 <server-ip>

测试二：NCCL 通信测试

NCCL 测试用于验证 NCCL 库在 RDMA 网络上的通信性能，适用于分布式训练场景。

部署 NCCL 测试 Pod

部署 NCCL 通信测试 StatefulSet。
YAML 配置：
apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  labels:
    k8s-app: nccl-test
  name: nccl-test
  namespace: default
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      k8s-app: nccl-test
      qcloud-app: nccl-test
  serviceName: ""
  template:
    metadata:
      annotations:
        tke.cloud.tencent.com/networks: "tke-route-eni,tke-rdma-macvlan"
      creationTimestamp: null
      labels:
        k8s-app: nccl-test
        qcloud-app: nccl-test
    spec:
      containers:
      - command:
        - sh
        - -c
        - |
          ls -l /dev/infiniband /sys/class/infiniband /sys/class/net
          sleep 1000000
        image: ccr.ccs.tencentyun.com/qcloud-ti-platform/nccl_ofed:cu12.0
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        name: nccl-test
        securityContext:
          capabilities:
            add: ["IPC_LOCK"]
        resources:
          limits:
            nvidia.com/gpu: "8"
            tke.cloud.tencent.com/tke-shared-rdma: "8"
        volumeMounts:
        - mountPath: /dev/shm
          name: dshm
      volumes:
      - emptyDir:
          medium: Memory
          sizeLimit: 64Gi
        name: dshm
将以上 YAML 保存为文件（例如 nccl-test.yaml），然后部署：
kubectl apply -f nccl-test.yaml
等待 Pod 启动完成：
kubectl get pods -l k8s-app=nccl-test

配置 SSH 免密登录

mpirun 需要通过 ssh 登录到其他节点执行相关命令，所以需要配置免密登录。
在 nccl-test-0 上执行：
# 生成密钥
ssh-keygen

# 查看公钥
cat ~/.ssh/id_rsa.pub
在 nccl-test-1 上执行：
# 创建 sshd 运行目录
mkdir -p /run/sshd

# 启动 sshd
/usr/sbin/sshd

# 创建 .ssh 目录
mkdir -p ~/.ssh

# 将 nccl-test-0 的公钥添加到 authorized_keys
# <id_rsa.pub> 为 nccl-test-0 Pod 里 /root/.ssh/id_rsa.pub 的文件内容
echo "<id_rsa.pub>" >> ~/.ssh/authorized_keys
测试免密登录：
在 nccl-test-0 上测试是否可以免密登录 nccl-test-1。假设 nccl-test-0 的 IP 为 172.21.4.8，nccl-test-1 的 IP 为 172.21.5.6：
# 在 nccl-test-0 上执行
ssh root@172.21.5.6
如果能够无需密码直接登录，说明配置成功。

启动 NCCL 测试任务

在 nccl-test-0 上执行 mpirun 可启动 NCCL all_reduce_perf 测试任务：
mpirun --allow-run-as-root -np 16 \\
-npernode 8 -H 172.21.4.8:8,172.21.5.6:8 \\
-mca btl_tcp_if_include bond0 \\
-x NCCL_IB_DISABLE=0 \\
-x NCCL_IB_GID_INDEX=3 \\
-x NCCL_DEBUG=INFO \\
/root/nccltest/all_reduce_perf -b 1G -e 1G -f 2 -g 1 -n 20
参数说明：
mpirun 参数：
--allow-run-as-root：允许以 root 用户运行。
-np 16： 总进程数（2 个节点 × 8 个 GPU）。
-npernode 8：每个节点的进程数。
-H 172.21.4.8:8,172.21.5.6:8：指定主机和每个主机的进程数。
MPI 环境变量：
btl_tcp_if_include：指定 OpenMPI 运行时通信使用的网卡。由于网络环境同时有多个网段（每个 RDMA 独属一个网段，eth0 一个网段），所以需要指定只使用 bond0 或者 eth0 进行通信。若该变量不设置会出现报错：Open MPI failed to TCP connect to a peer MPI process.
NCCL 环境变量：
NCCL_IB_DISABLE：0 代表 NCCL 使用 IB/RoCE 传输，1 代表禁止 NCCL 使用 IB/RoCE 传输。此时 NCCL 将退回到使用 IP 套接字。
NCCL_IB_GID_INDEX：指定 RoCE 模式中使用的全局 ID 索引。获取方法请参考本文中的 验证 RDMA 设备 部分。注意：只有在 NCCL 2.21 版本以前需要设置这个变量，而在 2.21 版本及以后，该值会被动态设置，不需要设置。详情请参见 NCCL 库官网文档。
NCCL_DEBUG：NCCL_DEBUG 变量控制从 NCCL 显示的调试信息。
NCCL 测试参数：
-b 1G：起始数据大小为 1GB。
-e 1G：结束数据大小为 1GB。
-f 2：数据大小增长因子。
-g 1：每个进程使用的 GPU 数量。
-n 20：迭代次数。

测试结果

以上测试任务成功之后的回显结果类似为：
#
#                                                              out-of-place                       in-place
#       size         count      type   redop    root     time   algbw   busbw #wrong     time   algbw   busbw #wrong
#        (B)    (elements)                               (us)  (GB/s)  (GB/s)            (us)  (GB/s)  (GB/s)
  1073741824     268435456     float     sum      -1   6455.8  166.32  311.85      0   6426.3  167.09  313.29      0
# Out of bounds values : 0 OK
# Avg bus bandwidth    : 312.571
#
结果说明：
size：数据大小（字节）。
time：操作耗时（微秒）。
algbw：算法带宽（GB/s）。
busbw：总线带宽（GB/s）。
Avg bus bandwidth：平均总线带宽，这是衡量 RDMA 性能的关键指标。
如果看到类似上述输出，且 busbw 达到较高值（通常 > 300 GB/s），说明 RDMA 网络配置成功，可以用于分布式训练任务。

使用限制

TKE RDMA 方案在 Pod 启动时会将分配的 bond 网卡 IP 从节点上摘除并分配给 Pod 使用，因此存在以下使用限制：

HostNetwork 模式限制

不建议在同一节点上混用 HostNetwork 模式和 RDMA Pod。
原因：RDMA Pod 启动时会摘除节点上的 bond IP，可能影响 HostNetwork Pod 的网络连通性。
建议：将 RDMA 工作负载和 HostNetwork 工作负载部署到不同的节点上。

资源容量限制

由于新版本上报真实的 bond 设备数量（通常为 8 个），节点的资源容量是有限的：
如果节点有 8 个 bond 设备，最多可以运行 1 个请求 8 个 RDMA 资源的 Pod。
或者最多可以运行 2 个请求 4 个 RDMA 资源的 Pod。
当资源不足时，Pod 会处于 Pending 状态，等待资源释放。

GID Index 使用说明

TKE RDMA 方案的一个重要优势是 GID Index 统一。在 TKE RDMA 方案下，所有 Pod 的 GID Index 都是固定的，可根据节点的 GID Index 获取，用户无需在 Pod 内引入额外的脚本动态获取 GID，简化了分布式训练和推理的配置。
关于 NCCL_IB_GID_INDEX 环境变量：
在 NCCL 2.21 版本以前，需要手动设置 NCCL_IB_GID_INDEX=3 环境变量。
在 NCCL 2.21 版本及以后，该值会被动态设置，不需要手动设置。
详情请参见 NCCL 库官网文档。
上一篇: 在 TKE 上部署 AI 大模型下一篇: 在 TKE 上使用 AIBrix 进行多节点分布式推理

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