9 月 7-9 日，KubeCon + CloudNativeCon + OpenInfra Summit + PyTorch Conference China 2026在上海国际会议中心落下帷幕。这是 HAMi晋级 CNCF 孵化项目后首次参加 KubeCon China：社区带来了两场 Keynote、一场闪电演讲、一场专场分享和一个全天值守的展台，外加 Keynote 舞台上揭晓的一项案例大奖。
四场分享的幻灯片均可在 KubeCon China 2026 活动页下载。
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。
9 月 7-9 日，KubeCon + CloudNativeCon + OpenInfra Summit + PyTorch Conference China 2026将在上海国际会议中心举行。这也是 HAMi 在今年 7 月晋级 CNCF 孵化（Incubating）项目后，首次以孵化项目的身份亮相 KubeCon China。
本届大会上，HAMi 社区将带来两场 Keynote、一场闪电演讲、一场专场技术分享，并在现场设置项目展台（T-1）：从 PD 分离的异构推理部署，到 5 分钟讲透 MIG 动态切分，再到千卡规模的 GPU 虚拟化生产实践。欢迎社区的小伙伴到现场交流。
HAMi 社区正式发布 HAMi v2.10.0。本次发布在三个方向上取得进展：更灵活的调度策略、更广泛的异构加速器覆盖，以及更加丰富的调度器生态。
v2.10.0 引入了动态 Flexible MIG、全新的 mutex 调度策略、社区期待已久的 NUMA 排序修复、可组合调度策略、PodGroup（gang-scheduling） 支持，以及更准确的 init 容器 资源计量。在设备侧，新增了 AMD MI300X 与壁仞支持、让基于模板的 vNPU 与 HAMi-core 节点在同一集群共存的昇腾异构管理能力，以及 vNPU HAMi-core 监控。同时通过全新的 KAI Resource Isolator 伴随项目，首次实现了 KAI Scheduler + HAMi-core 集成。
本文将对 v2.10.0 的主要更新进行详细说明。
KubeCon + CloudNativeCon 日本 2026 于 7 月 28 至 30 日在 Pacifico Yokohama 举办。HAMi 以一场主舞台分享和 Project Pavilion 的展台参与本届大会。Reza Jelveh 登台分享，并在展台值守。
完整的回顾、演讲幻灯片与 SNOW 案例，请见 KubeCon 日本 2026 专页。
2026 年 6 月 18-19 日，KubeCon + CloudNativeCon India 2026 在印度孟买举行，来自云原生生态的实践者、平台工程师、AI 基础设施团队和开源贡献者齐聚一堂。随着 AI 成为本届大会最重要的主题之一，HAMi 展示了 Kubernetes 原生 GPU 共享如何帮助组织提升加速器利用率，同时保持工作负载隔离和运维灵活性。
从开场 Keynote 到展台现场演示，再到与工程团队的技术讨论，本次活动凸显了一个越来越明确的行业关注点：让昂贵的 GPU 基础设施真正适用于多租户 AI 工作负载。
HAMi 即将亮相 KubeCon + CloudNativeCon India 2026，6 月 18–19 日，孟买。继 KubeCon Europe 2026 之后，来自印度的 HAMi 社区贡献者和 CNCF Ambassador 将在孟买带来 GPU 共享演示和社区交流。
HAMi 社区正式发布 HAMi v2.9.0。这是一个在异构设备虚拟化深度、调度器生态扩展与 Kubernetes 原生标准落地层面具有里程碑意义的版本。
v2.9.0 引入了昇腾 910C HAMi-core 模式、HAMi-DRA 正式可用、项目发布以及 Volcano vGPU 升级至 v0.19 等重磅特性，同时在可观测性、安全性、稳定性等方面进行了系统性增强，共有 19 位新贡献者首次参与。
本文将对 v2.9.0 的主要更新进行详细说明。
在 Kubernetes 中管理 GPU 资源，长期以来存在一个"盲区"。你知道 GPU 在被使用，但要回答"哪个节点还有空闲？"、"这个工作负载是否真的在用分配到的 GPU？"、"集群整体 GPU 利用率趋势如何？"这些问题，往往需要在 kubectl get、Prometheus PromQL 和日志输出之间反复切换。
今天，HAMi 社区正式推出 HAMi WebUI，一款将整个 GPU 集群呈现在单一可视化界面中的开源 GPU 监控仪表盘。
HAMi WebUI v1.1.0 现已作为首个正式主要版本发布，邀请你试用。
与 HAMi 核心调度器配合，WebUI 实现了完整的闭环：从 GPU 调度到可视化可观测性。
刚刚结束的 KubeCon + CloudNativeCon Europe 2026，释放出一个越来越明确的行业信号：
云原生正在快速从“应用运行平台”演进为 AI 基础设施的运行底座。
在阿姆斯特丹，围绕 Kubernetes、GPU、推理服务、Agentic AI 和异构算力调度的讨论，已经不再停留在概念层面，而是进入到更具体的工程实践、社区协作与基础设施范式演进阶段。
