Kubernetes steht bei der Verwaltung von Ausfällen spezieller Hardware in AI/ML-Workloads vor Herausforderungen. Diese Workloads setzen stark auf GPUs und andere Beschleuniger und Ausfälle haben einen erheblichen Einfluss auf die Leistung. Das bestehende Kubernetes-Modell geht von statischen Ressourcen aus und bietet keine robuste Unterstützung für Hardware-Ausfälle. AI/ML-Workloads, einschließlich Training und Inferenz, unterscheiden sich erheblich von traditionellen Anwendungen hinsichtlich ihrer Ressourcenbedürfnisse und Ausfallfolgen. Trainingsjobs sind ressourcenintensiv und erfordern koordinierte Neustarts bei Ausfällen, während Inferenz-Aufgaben kontinuierlichen Betrieb erfordern. Die bestehenden Kubernetes-Annahmen, wie die einfache Ressourcenersatzung und einfache Pod-Skalierung, sind für diese komplexen Szenarien unzureichend. Trotz dieser Herausforderungen bleibt Kubernetes die bevorzugte Plattform aufgrund ihrer Reife und Ökosystems. Aktuelle Lösungen umfassen manuelle Workarounds wie benutzerdefinierte Health-Controller und Pod-Watcher, um Geräteausfälle zu verwalten. Diese Lösungen haben Einschränkungen und erfordern privilegierten Zugriff, was die Notwendigkeit für verbesserte native Kubernetes-Unterstützung hervorhebt. Das Kubernetes-Projekt arbeitet aktiv daran, die Verarbeitung von Geräteausfällen zu verbessern, um eine bessere Zuverlässigkeit und Ressourcenverwaltung zu erreichen.