在云环境中，GPU作为一种稀缺且高价值的计算资源，其按需获取存在不确定性，可能导致关键业务在需要时无法及时获得资源而中断或延迟。为解决此问题，阿里云容器计算服务ACS (Alibaba Cloud Container Service) 的Serverless Kubernetes为用户提供了两种资源预留模式，旨在为您的GPU应用提供确定性的资源保障。
GPU Pod容量预留（Pod-level Reservation）
工作原理： 实例预留是一种面向工作负载的、规格化的容量预留。您需要明确指定Pod的规格（如：2xA10 GPU, 16 vCPU, 32 GiB内存）以及需要预留的Pod数量（如：12个）。平台将为您预留出刚好能容纳这12个特定规格Pod的计算容量。
提供的确定性： 它提供的是“工作负载容量确定性”。您可以确信，在任何时候发起创建请求，系统都保证有能力运行您指定的比如12个该规格的Pod。这极大地简化了容量规划，您无需关心底层的节点规格和资源碎片，只需关注您的应用Pod需求即可。
适用场景：
同构工作负载： 当您的应用（如大规模分布式训练、在线推理服务）由大量规格完全相同的 Pod 组成时，此模式是最佳选择。
简化运维： 希望将底层资源规划的复杂性完全交由平台处理，只专注于应用层面的容量需求。
GPU-HPN容量预留（Node-level Reservation）
工作原理： 此模式为您在ACS的底层资源池中预留并锁定专用的GPU计算节点容量。这些资源被锁定给您的账户专用，确保当您需要创建新的GPU Pod时，总有可用的硬件资源来承载它们，避免了因资源池紧张而导致的Pod调度失败（Pending 状态）。
提供的确定性： 它提供的是“物理资源确定性”。它保证了您在需要扩容时，底层基础设施（GPU 节点）是确定可用的。您可以自行决定如何在这些节点上调度和组合不同规格的Pod（即所谓的“装箱”）。
适用场景：
异构工作负载： 当您需要在同一资源池中运行多种不同规格的GPU Pod时，此模式提供了最高的灵活性。
精细化资源控制：希望通过自定义调度策略（如Taints/Tolerations、Node Affinity）来精细化控制Pod的物理布局，以实现性能优化或资源隔离。
总结与对比
特性 | GPU Pod容量预留 (Pod-level) | GPU-HPN容量预留 (Node-level) |
预留对象 | 特定规格Pod的数量。 | 底层GPU计算节点容量。 |
预留粒度 | 逻辑工作负载（如12个 1A10GPU8C16G的Pod）。 | 物理节点资源（如2台P16EN节点）。 |
保障级别 | 工作负载容量确定性。 | 物理节点资源确定性。 |
灵活性 | 较低（绑定特定Pod规格）。 | 极高（可运行灵活规格Pod）。 |
管理复杂度 | 低（平台负责资源匹配）。 | 较高（需要响应节点运维事件）。 |
选择建议 |
| 中大规模、且规格复杂多变的混合应用。 |
通过选择合适的预留模式，您可以根据业务对确定性的不同要求，有效规避GPU资源获取的风险，确保AI应用的稳定、可靠运行。