基于Kubernetes的AI算力平台——调度篇
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发布时间：2024-09-26 19:09
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时间：2024-10-06 16:41
AI算力平台主要支持大数据分析、AI等批处理作业。调度在AI算力平台中扮演关键角色，涉及多个方面以提高平台效率和资源利用率。本文主要探讨调度过程中的关键点和社区开源解决方案。
在调度方面，Gang调度策略解决多个任务同时等待资源导致的死锁问题。通过抽象PodGroup概念，无论是批调度器Volcano还是原生调度器coscheling插件均实现此策略，确保资源的高效分配。
任务调度引入队列概念，实现多队列任务调度，通过设置资源容量配额解决多租户场景下的成本管理问题。同时，优先级调度根据priorityClassName确定任务优先级，进一步优化资源分配。高级抢占策略如组抢占，以及binback策略与二次调度器碎片整理功能，针对GPU卡碎片问题提供解决方案。
拓扑感知调度关注节点间网络链路和资源连接方式，优化任务性能、加速训练速度，解决实例性能不一致。以V100与A100架构为例，调度器需感知单个节点内资源连接拓扑。社区实践如Koordinator项目展示了部分实现。
感知作业并行策略对于大模型训练至关重要，模型张量并行与流水线并行分别采用机内与跨机通信方式，确保资源高效利用。社区如Kueue项目提供大规模分布式训练的配额管理与作业队列功能。
GPU共享调度允许多个实例在同一张卡上运行，提升GPU利用率。原生Kubernetes需扩展（调度器 + device plugin）以支持共享调度，核心问题在于GPU算力与显存的隔离。英伟达MIG解决方案提供物理GPU分割为多个实例的能力，简化资源分配与管理。社区如GPU Operator提供自动化部署与管理工具，实现MIG相关操作的自动化执行。
存算协同调度针对存算分离架构，重点加速数据获取速度，降低GPU等待时间，加速训练过程。社区解决方案如Fluid提供存算协同调度插件，详细分析将在后续数据加速篇中呈现。
总之，基于Kubernetes的AI算力平台调度篇涵盖了资源分配、任务管理、拓扑感知、并行策略、GPU共享与存算协同调度等多个方面，旨在优化AI工作负载的执行效率与资源利用，实现高效、灵活的算力平台架构。
