在社区开发者和用户的共同努力下，HAMi v2.6.0 如期发布！本次更新聚焦稳定性、性能表现及可观测性的系统级优化，进一步强化对国产异构芯片的支持能力，显著提升 GPU 池化与共享调度的可靠性和灵活性。
版本亮点速览
更完善的国产芯片适配能力
- 支持燧原 Enflame GCU 共享模式（
gcu-share）； - 支持沐曦 Metax GPU / sGPU 的识别与管理；
- 修复寒武纪 Cambricon 芯片调度分配异常；
update for bugfix：
HAMi 持续推进国产 GPU 的统一适配，努力打破厂商之间的壁垒，构建跨芯片平台的统一调度标准。
调度器与设备插件优化
- 调度日志增强：改进结构与可读性，便于排查调度异常及行为追踪。
- 新增 GPU 拓扑感知评分机制：当前已支持 NVIDIA 拓扑亲和性打分，为未来更复杂调度策略预埋基础。
更智能的部署与运维增强
- 支持 ConfigMap 注解变更自动滚动重启：通过注入
checksum注解，自动更新对应组件，保障配置一致性。 - 支持 NVIDIA RuntimeClass：容器运行环境配置更灵活，满足多驱动版本并存的使用场景。
- 设备卸载逻辑优化：避免节点管理器残留设备信息引发异常状态。
性能与可观测性提升
- 引入
net/http/pprof运行时性能分析：开发者可实时诊断系统性能瓶颈。 - vGPUmonitor 支持 MIG 模式展示：更好支持基于 MIG 的显卡资源切分方案与监控需求。
关键问题修复
HAMi v2.6.0 集中解决了多个来自社区反馈的重要问题：
- 修复 NVIDIA 驱动 570+ 版本下可能的调度卡顿问题；
- 修复 ComfyUI 场景中显存统计异常；
- 修正
vgpu-devices-allocated注解数据不一致； - 修复
cuMallocAsync下显存统计错误； - 避免 MIG 任务错误运行在非 MIG 节点导致调度器崩溃；
- 优化多进程任务的显存统计精度；
- 补足动态分区缺乏单卡粒度管理的问题。
感谢社区中每一位认真反馈问题、参与修复的用户与贡献者！
未来规划
HAMi 的演进不会止步于此，我们正在积极筹备 v2.7.0 版本，重点方向包括：
- 新增支持昆仑芯系列 GPU，进一步拓展国产生态覆盖；
- 全面适配 Kubernetes DRA 规范，强化与原生生态的集成能力；
- HAMi-WebUI 深度优化，带来更直观、高效的异构资源可视化体验。
欢迎立即体验 HAMi v2.6.0！如有任何建议或反馈，欢迎在社区中与我们交流，让 HAMi 在更多场景下发挥价值。