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HAMi 一直通过 hami.io/gpu-scheduler-policy 注解提供按 Pod 生效的 GPU 调度策略：binpack 尽量把负载堆叠到少数卡上，spread 尽量打散，v2.10.0 新增的 mutex 则要求独占一张卡。但在 v2.10.0 之前，这个注解只能填一个值。

真实集群很少只需要一种行为。一份典型的生产诉求是这样的：推理副本要紧凑装箱，留出整卡空闲；同时每个 Pod 的多卡要落在同一 NUMA 节点上以保证带宽；而时延敏感的那批负载，干脆要独占几张卡。一句话里出现了三种策略。在 v2.10.0 之前，你只能选一个，放弃其余。

v2.10.0 补上了这块拼图：hami.io/gpu-scheduler-policy 现在接受有序的、逗号分隔的列表，过滤型与排序型策略可以组合（#2621，@mesutoezdil，关闭 #2010）。本文解释组合是如何求值的，以及如何上手与验证。如果你喜欢动手学习，配套的实验 14：在 GKE 上验证可组合调度策略会在真实集群上逐一复现下文的每个场景。

刚刚过去的 KCD Beijing 2026，是近年来规模最大的一次 Kubernetes 社区大会之一。

超过 1000 人报名参与，刷新历届 KCD 北京记录。

HAMi 社区不仅受邀进行了技术分享，也在现场设立了展台，与来自云原生与 AI 基础设施领域的开发者、企业用户进行了深入交流。

本次分享主题为：

从 Device Plugin 到 DRA：GPU 调度范式升级与 HAMi-DRA 实践

本文结合现场分享内容与 PPT，做一次更完整的技术回顾。附幻灯片下载：GitHub - HAMi-DRA KCD Beijing 2026。

使用 HAMi 的过程中经常会出现 Pod 被创建出来 Pending 的问题，犹以如下两个问题为著：

• Pod UnexpectedAdmissionError
• Pod Pending

介于此，展开这部分代码的粗略走读，旨在说明调度过程中各组件的交互，以及资源的计算方式，其他细节会有所遗漏。