我是老李，在企业数字人平台做基础设施。集群一共 5 个节点：node-1、node-2、node-3 是三台普通 CPU 机器，gpu-01、gpu-02 各插一张卡。ASR、TTS、Avatar 三个推理服务要吃 GPU，Gateway、PostgreSQL、Redis、Traefik 这些留在 CPU 机器上。这套环境是从最早的单节点开发集群一路演进过来的，现在终于到了机器不止一台、角色开始分化的阶段。

AI时代的K3s教程30招-第13招-Label、Taint、Affinity和GPU节点怎么把工作负载调度到正确机器？

Label 划角色、Taint 立门禁、Affinity 定归属、Topology Spread 保均衡：把 ASR/TTS/Avatar 钉在 GPU Wor

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AI时代K3s调度实战：用Label+Taint+Affinity+TopologySpread四层机制，解决GPU节点被非GPU负载占用、节点重建后标签丢失、Pod卡Pending等难题。通过节点角色标签、污点门禁、应用亲和性双向约束，实现ASR/TTS/Avatar精准调度到GPUWorker，普通组件永不挤占GPU资源，并提供可验证的调度策略与排障方法。

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