30款热门AI模型一站整合DeepSeek/GLM/Qwen 随心用限时 5 折。 点击领海量免费额度大家好我是专注于技术实战分享的博主。最近在跟进AI基础设施相关的研究时发现一个名为“鲸挣恩”WhaleZEN的新方案在AI算力调度领域引起了不小的讨论。它号称能显著提升异构算力集群的利用效率这对于我们这些经常面临GPU资源紧张、训练任务排队等问题的开发者来说无疑是个值得深究的亮点。本文将围绕这个新兴的AI算力调度方案从核心概念、工作原理到潜在的实践思路进行一次系统的拆解和分析希望能为大家在构建或优化自己的AI训练平台时提供一些新的视角和启发。1. AI算力调度的背景与核心挑战在深入“鲸挣恩”之前我们必须先理解它所试图解决的根源性问题——AI算力调度。1.1 什么是AI算力调度简单来说AI算力调度就是一个“智能匹配”系统。想象一下你有一个由数十台、甚至上百台服务器组成的计算集群这些服务器可能配备了不同型号的GPU如A100、V100、H100、不同大小的内存甚至混合了CPU算力。同时你有源源不断的AI任务需要执行有的需要4张A100训练大模型有的只需要1张V100进行模型微调有的则是简单的数据预处理CPU任务。算力调度的核心职责就是将这些有算力需求的任务动态、高效地分配到合适的计算节点上。这个过程追求多个目标最大化整个集群的资源利用率、最小化任务的排队等待时间、保证高优先级任务能及时获取资源同时还要考虑功耗、成本等约束。1.2 为什么传统调度器面临挑战传统的集群调度器如Kubernetes默认调度器、YARN等在面对现代AI工作负载时常常力不从心原因在于AI任务的特殊性资源需求异构且“粗粒度”AI任务通常以容器形式提交但其资源请求如nvidia.com/gpu: 4是声明式的。传统调度器可能只关心“有没有4张卡”而不关心这4张卡是A100还是T4也不关心它们是否在同一个物理节点上对于需要GPU间高速互联的任务跨节点会导致性能急剧下降。任务生命周期长弹性差一个训练任务可能持续数天甚至数周期间几乎不释放资源。传统调度器的“一次性安置”策略无法在任务运行中根据集群状态变化进行动态再调度或资源调整。抢占与公平性的矛盾当高优先级任务到来时可能需要抢占低优先级任务的资源。在CPU/内存场景驱逐Pod相对简单。但在GPU场景强行中断一个训练任务意味着巨大的算力浪费几天的工作可能白费。如何实现“优雅”的抢占或迁移是巨大挑战。碎片化问题严重集群运行一段时间后每个节点上可能都残留着一些未被充分利用的GPU资源例如一个节点有8张卡某个任务只用了1张剩下7张卡因为内存、显存碎片等原因无法被新的大任务使用导致集群整体利用率低下。“鲸挣恩”方案的出现正是为了系统性应对这些挑战。2. “鲸挣恩”方案的核心思想剖析根据公开的讨论信息“鲸挣恩”并非一个具体的开源软件而更像是一套创新的调度架构或算法思想。其核心赢点可以概括为通过细粒度的资源感知与动态重组实现近乎零碎片的算力供给。2.1 核心原理算力“拼图”与动态重组传统调度器将GPU视为不可分割的“整块”资源进行分配。“鲸挣恩”则尝试更细粒度的视角资源多维度量不仅关注GPU数量还深入度量每个GPU的显存使用率、计算核心利用率、显存带宽、PCIe拓扑、NVLink连接状态等。它将一个计算节点视为一个由多种资源维度构成的“资源池”。任务需求画像同样对AI任务进行更精细的画像。不仅仅是“需要4张GPU”而是“需要4张具有NVLink互连的GPU且每张卡显存需求不低于40GB计算单元利用率预期在80%以上”。动态“拼图”与“重组”调度器像一个高级拼图大师。它不再寻找刚好有4张空闲卡的空节点而是实时分析整个集群的资源碎片。它能够将不同节点上的空闲GPU算力“虚拟地”组合起来形成一个满足任务需求的逻辑资源组。更激进的是它甚至可以对已运行但未充分利用资源的任务进行“温和”的资源调整如压缩其显存占用、调整计算优先级腾出资源给更高优先级的任务类似于“碎片整理”。2.2 关键技术特征推测基于其设计目标我们可以推测“鲸挣恩”方案可能涉及以下关键技术感知层深度集成NVIDIA GPU管理工具如nvidia-smi、DCGM和内核驱动实现毫秒级资源监控。调度算法采用基于强化学习或进化算法的调度策略以集群长期利用率、任务平均完成时间等为优化目标进行决策。运行时支持可能需要一个轻量的“边车”容器或守护进程与任务容器协同工作实现资源的动态注入、回收和隔离支持任务的检查点/恢复以 enable 优雅的抢占和迁移。虚拟化抽象可能提供一层虚拟GPU或算力单元的抽象让任务感知到的是一个统一的、高性能的计算资源池而非具体的物理卡。3. 实践探索如何借鉴思想构建调度系统虽然“鲸挣恩”的具体实现未开源但其思想我们可以借鉴并利用现有开源工具进行实践。下面我们以Kubernetes为基础尝试构建一个增强型的AI算力调度环境。3.1 环境准备与版本说明Kubernetes集群版本 1.20已安装NVIDIA设备插件。节点至少包含两个异构GPU节点例如节点A2张A100节点B4张V100。核心组件Kubernetes调度框架基础。NVIDIA GPU Operator简化GPU设备管理、监控。Prometheus Grafana用于资源监控。自定义调度器可选基于Kubernetes Scheduling Framework开发。3.2 步骤一实现细粒度GPU资源监控首先我们需要比nvidia.com/gpu: 1更细粒度的资源报告。1. 部署DCGM Exporter和GPU OperatorGPU Operator会自动部署DCGM Exporter它将暴露丰富的GPU指标。# 添加NVIDIA Helm仓库 helm repo add nvidia https://helm.ngc.nvidia.com/nvidia helm repo update # 安装GPU Operator假设使用默认配置 helm install --wait --generate-name \ nvidia/gpu-operator \ --set driver.enabledfalse \ # 如果节点已预装驱动 --set toolkit.enabledtrue2. 验证指标访问Prometheus可以查询到如下指标DCGM_FI_DEV_GPU_UTILGPU利用率DCGM_FI_DEV_FB_USED显存使用量DCGM_FI_DEV_FB_FREE显存剩余量3.3 步骤二扩展Kubernetes调度器感知Kubernetes原生不支持根据GPU利用率调度。我们需要通过以下两种方式之一来扩展方案A使用Node Feature Discovery和自定义扩展资源通过Node Feature DiscoveryNFD和自定义脚本来标注节点。# 示例一个自定义NFD资源规则配置文件 (gpu-metrics-hook.yaml) apiVersion: nfd.k8s-sigs.io/v1alpha1 kind: NodeFeatureRule metadata: name: gpu-metrics-rule spec: rules: - name: gpu memory free labels: gpu.memory.free: true matchFeatures: - feature: system.name matchExpressions: {nodename}: {op: Exists} vars: gpu_mem_free: shell: | # 这是一个简化示例实际应调用DCGM API或nvidia-smi解析 TOTAL_MEM$(nvidia-smi --query-gpumemory.total --formatcsv,noheader,nounits | head -1) USED_MEM$(nvidia-smi --query-gpumemory.used --formatcsv,noheader,nounits | head -1) FREE_PERCENT$(( (TOTAL_MEM - USED_MEM) * 100 / TOTAL_MEM )) echo $FREE_PERCENT labelsTemplate: | gpu.memory.free.percent{{.gpu_mem_free}}部署后节点会被打上类似gpu.memory.free.percent85的标签。调度器可以使用nodeSelector或nodeAffinity进行选择。方案B实现自定义调度器插件更接近“鲸挣恩”思想这是更强大的方式。我们可以实现一个Filter和Score插件。// 简化的Go代码示例展示插件核心逻辑 package main import ( context fmt v1 k8s.io/api/core/v1 k8s.io/kubernetes/pkg/scheduler/framework ) // GPUScoringPlugin 是一个自定义评分插件 type GPUScoringPlugin struct{} func (g *GPUScoringPlugin) Name() string { return GPUScoringPlugin } // Score 根据节点GPU剩余显存百分比进行评分 func (g *GPUScoringPlugin) Score(ctx context.Context, state *framework.CycleState, pod *v1.Pod, nodeName string) (int64, *framework.Status) { // 1. 从缓存或直接查询中获取该节点的实时GPU指标例如通过Prometheus API // nodeMetrics : getNodeGPUMetrics(nodeName) // 2. 计算得分逻辑剩余显存越多得分越高 // totalScore : 0 // for _, gpu : range nodeMetrics.GPUs { // freePercent : gpu.FreeMemory / gpu.TotalMemory // totalScore int(freePercent * 100) // 归一化到0-100 // } // avgScore : totalScore / len(nodeMetrics.GPUs) // 示例假设我们查询到该节点平均GPU显存空闲率为75% avgScore : 75 return int64(avgScore), framework.NewStatus(framework.Success) } // ScoreExtensions 返回评分扩展接口 func (g *GPUScoringPlugin) ScoreExtensions() framework.ScoreExtensions { return g } // NormalizeScore 标准化分数 func (g *GPUScoringPlugin) NormalizeScore(ctx context.Context, state *framework.CycleState, pod *v1.Pod, scores framework.NodeScoreList) *framework.Status { // 实现分数标准化逻辑例如将所有分数缩放到0-100之间 return framework.NewStatus(framework.Success) }然后需要编译并配置Kube-Scheduler使用这个插件。3.4 步骤三定义支持细粒度需求的Pod Spec在Pod的YAML中我们可以结合扩展资源和节点选择器来表达精细需求。apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: ai-training-job spec: containers: - name: trainer image: pytorch/pytorch:latest command: [python, train.py] resources: limits: # 传统方式只请求GPU数量 nvidia.com/gpu: 2 # 自定义资源请求特定显存大小需提前在节点上定义该资源 acme.com/gpu-memory-gb: 80 # 请求总计80GB显存 env: - name: NVIDIA_VISIBLE_DEVICES value: all # 或由初始化容器根据调度结果指定 nodeSelector: # 通过NFD添加的标签选择GPU显存空闲率大于70%的节点 gpu.memory.free.percent: 70 # 选择具有NVLink的节点如果NFD能检测到 gpu.features.nvlink: true schedulerName: custom-scheduler # 如果使用了自定义调度器3.5 步骤四运行与验证部署监控和NFD确保能通过节点标签或Prometheus看到细粒度的GPU指标。提交测试Pod使用上述YAML文件提交一个Pod。kubectl apply -f ai-training-job.yaml观察调度结果kubectl get pod ai-training-job -o wide kubectl describe pod ai-training-job | grep -A 10 -B 5 Events查看Pod是否被调度到符合nodeSelector条件的节点上。验证资源使用进入节点使用nvidia-smi查看该Pod的GPU是否被正确分配和隔离。4. 常见问题与排查思路在实现和运行此类增强调度系统时你可能会遇到以下问题问题现象可能原因排查思路与解决方案Pod 一直处于 Pending 状态事件显示0/2 nodes are available: 2 node(s) didnt match Pods node affinity/selector.1. 节点标签不存在或值不匹配。2. 自定义资源未在节点上定义。1.kubectl describe node node-name检查节点标签是否正确。2. kubectl get node -o jsonPod 调度成功但容器内无法看到GPU或nvidia-smi报错。1. NVIDIA设备插件未正常运行。2.NVIDIA_VISIBLE_DEVICES环境变量设置错误。3. 容器运行时如Docker未配置nvidia运行时。1.kubectl get pods -n gpu-operator-resources检查GPU Operator相关Pod状态。2. 检查Pod YAML中env和resources.limits的设置。3. 在节点上检查/etc/docker/daemon.json确保default-runtime是nvidia。自定义调度器插件编译部署后调度决策不符合预期。1. 插件注册或配置错误。2. 插件评分逻辑有bug。3. 与其他插件如NodeResourcesFit的优先级冲突。1. 检查kube-scheduler的日志看插件是否被加载kubectl logs -n kube-system节点GPU利用率很高但新任务仍被调度上去导致性能争抢。调度器仅根据请求的资源量如nvidia.com/gpu:1判断不感知实际的利用率。这正是“鲸挣恩”要解决的问题。需要实现我们上述的感知评分插件。短期变通方案使用基于实际利用率的nodeSelector通过NFD定期更新标签但存在延迟。5. 最佳实践与工程建议借鉴“鲸挣恩”的思路在构建生产级AI算力平台时建议关注以下几点监控先行数据驱动建立完善的GPU指标监控体系利用率、显存、温度、功耗、NVLink带宽等。利用这些历史数据训练调度模型如预测任务运行时间、资源消耗实现更智能的预测性调度。分层调度与队列管理不要指望一个调度器解决所有问题。可以结合使用队列管理器如Kueue和批处理调度器如Volcano。队列管理器负责作业队列、配额和公平共享。批处理调度器负责一组Pod一个Job的协同调度支持minAvailable、queue等高级语义更适合AI训练任务。支持任务检查点与弹性强制要求所有训练任务实现定期保存模型检查点的功能。调度系统应与训练框架如PyTorch Lightning, Hugging Face Accelerate集成在需要抢占资源时能发送信号让任务保存状态并优雅退出后续再重新调度恢复。这是实现“动态重组”的前提。资源超售与隔离在CPU/内存领域超售是提高利用率常见手段。在GPU领域计算超售风险极高但显存超售在一定场景下可谨慎尝试如多个推理服务。如果尝试超售必须使用严格的隔离技术如NVIDIA MIG多实例GPU或基于时间的分片Time-Slicing并密切监控性能干扰。统一抽象与多云适配对上层AI开发者暴露统一的资源抽象如“算力单元”隐藏底层硬件差异A100/V100/华为昇腾等。调度器应具备多云适配能力能够将任务分发到本地集群或不同云商的GPU实例上实现成本最优。“鲸挣恩”方案为我们描绘了一个理想的未来AI算力像水电一样被高效、智能地调度。虽然完全实现其愿景需要深厚的系统功底和生态支持但我们可以从今天开始利用Kubernetes生态的开源工具逐步构建起具备细粒度感知、智能评分、支持弹性任务的调度体系。先从给节点打上更丰富的资源标签开始再到实现一个简单的自定义评分插件每一步都能切实提升集群的利用率和开发者的体验。 30款热门AI模型一站整合DeepSeek/GLM/Qwen 随心用限时 5 折。 点击领海量免费额度