soperator

用 Kubernetes 原生方式运行 Slurm，简化 HPC 集群管理。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署基础设施 🍴 复刻 67 🐛 待处理 39 👀 关注 9

GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 456

维护状态活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源项目，Apache-2.0许可证，可免费使用和部署。

项目预览

项目数据

分类基础设施

开发团队nebius

GitHubhttps://github.com/nebius/soperator

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源项目，Apache-2.0许可证，可免费使用和部署。

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Go

技术栈/模型high-performance-computing,hpc,k8s,k8s-operator,kubernetes,machine-learning,ml,model-training,slurm

GitHub 星标★ 456

上线时间2024-06-04 00:00:00

代码更新2026-11-10

仓库体积53.1 MB

本站数据更新2026-11-11

维护状态活跃

收录时间2026-08-10

浏览次数28

项目介绍

soperator 是一个 Kubernetes 原生算子，用于在 Kubernetes 集群中运行和管理 Slurm 工作负载。它解决了传统 HPC 环境中 Slurm 集群部署复杂、资源利用率低、难以与云原生生态集成的问题。核心能力包括：通过自定义资源定义（CRD）声明式地创建 Slurm 集群，自动管理 Slurm 控制节点和计算节点，支持弹性扩缩容，集成 Kubernetes 的调度、存储和网络能力，并提供监控和日志集成。用户可以使用熟悉的 kubectl 和 Helm 工具来管理 HPC 工作负载，从而降低运维成本，提高资源利用效率，并加速机器学习模型训练等计算密集型任务。

Star 增长趋势

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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-10 · 当前星标 ★ 456

技术标签

high-performance-computing k8s kubernetes machine-learning ml

使用教程

难度：高级约 45 分钟部署方式：容器部署 4 步

环境要求

Kubernetes 1.26+
helm
GPU 节点（可选）

安装与启动步骤

1准备 Kubernetes 集群

需要能装 CRD 的集群，托管版或自建都行。
```
kubectl get nodes
```
2装 operator

按仓库的部署清单下发，先装 CRD 再装控制器。
```
helm repo add soperator <仓库给出的 chart 地址>
```
3下发一个 Slurm 集群对象

用 CR 描述节点数、镜像与存储，operator 负责把 Slurm 起起来。
```
kubectl apply -f <你的集群清单>.yaml
```
4等就绪并验收

看 pod 是否全部 Running，再用 sinfo 确认分区与节点状态。
```
kubectl get pods -n <命名空间>
```