2026-02-20 - AI Infra 量化金融实战 - 基于单机 GPU 的 K8s 集群搭建与优化 - 流雨声

AI Infra 量化金融实战 - 基于单机 GPU 的 K8s 集群搭建与优化

摘要

本文聚焦量化金融研发测试场景下的基础设施搭建痛点，针对中小团队/个人开发者仅有单台GPU服务器的资源现状，系统讲解如何从零搭建适配量化金融场景的单节点K8s集群，并围绕GPU资源调度、量化策略容器化、低延迟运行等核心需求完成集群优化。通过本文实践，可实现量化策略研发、回测、仿真交易的容器化统一管理，解决单机环境下资源隔离混乱、GPU利用率低、策略部署效率低等问题，为量化金融AI Infra落地提供轻量、可落地的解决方案。

技术背景

1. 业务或技术问题来源

量化金融研发测试环节中，策略迭代、AI模型训练（如因子挖掘、行情预测）、回测仿真等场景均依赖GPU算力支撑；同时，不同策略/模型的开发环境（Python版本、依赖库、算力需求）差异大，且需要兼顾研发、测试、仿真交易的环境一致性，传统单机手动管理方式已无法适配高效研发需求。

2. 当前现状和痛点

资源管理混乱：单台GPU服务器上同时运行多个量化策略研发环境、回测任务，易出现环境冲突（如依赖库版本不一致）、GPU显存抢占导致任务崩溃的问题；
算力利用率低：量化策略回测/训练任务存在峰谷期，手动分配GPU资源易造成闲置，且无法灵活限制单任务的GPU使用率；
部署效率低下：新策略/新模型上线需手动配置环境、安装依赖，跨研发/测试环节迁移成本高，且缺乏标准化的部署流程；
运维成本高：单机环境下日志分散、任务状态难监控，量化策略运行异常后定位问题耗时久。

3. 技术选型初步考虑

容器化底座：选择Docker封装量化金融研发/运行环境，解决环境一致性问题；
集群编排：选用K8s（Kubernetes）实现容器调度、资源隔离与监控，即使仅单节点也能发挥其标准化、可扩展的优势，为后续集群扩容预留空间；
GPU适配：集成nvidia-docker、K8s GPU调度插件，确保K8s能精准管理GPU资源，适配量化AI模型训练的算力需求；
优化方向：重点围绕量化场景优化K8s调度策略（如低延迟调度、GPU显存精准分配）、容器网络（减少行情数据传输延迟）、存储（策略数据/回测结果持久化）。

（示意图/概念图占位）
建议补充「单节点K8s+GPU量化金融环境架构图」，核心层级如下：
硬件层（GPU服务器）→ 基础层（K8s + nvidia-docker）→ 资源调度层（GPU调度插件）→ 业务层（量化研发/回测/仿真交易容器）→ 监控层（GPU使用率/任务状态监控）

1. 部署与运维

1.1 内核升级

1.1.1 内核检测

# 查看内核版本
uname -a

# 获取高版本内核包（官网下载）
kernel-lt-5.4.278-1.el7.elrepo.x86_64.rpm  
kernel-lt-devel-5.4.278-1.el7.elrepo.x86_64.rpm

1.1.2 内核升级

# 升级安装内核版本
rpm -ivh ./*

# grubby 启动顺序
yum install grubby
# 查看内核启动顺序
grubby --default-kernel

## 查看系统安装的全部内核
# 方式1：通过内核文件名设置（推荐，和你之前的命令对齐）
grub2-set-default '/boot/vmlinuz-5.4.278-1.el7.elrepo.x86_64'

# 1. 再次确认grub2默认启动项
grub2-editenv list | grep saved_entry
# 输出应包含你设置的新内核（如：saved_entry=CentOS Linux (5.4.278-1.el7.elrepo.x86_64) 7 (Core)）

# 2. 确认grubby默认内核也同步更新
grubby --default-kernel

# 内核重启生效
reboot

1.2 数据盘格式化分区

1.2.1 数据盘格式化

参考： https://support.huaweicloud.com/usermanual-bms/bms_01_0019.html

1.2.2 挂载和持久化