Ray Adapter资源管理完全教程：CPU、NPU和GPU资源调度策略

Ray Adapter资源管理完全教程CPU、NPU和GPU资源调度策略【免费下载链接】ray-adapterCompatible with the core interfaces of the open-source software Ray, it facilitates the seamless migration of workloads running on Ray (such as vllm/verl, etc.) to the Yuanrong cluster, while also enjoying the performance advantages brought by Yuanrongs deep optimization on Huawei Kunpeng and Ascend hardware.项目地址: https://gitcode.com/openeuler/ray-adapter前往项目官网免费下载https://ar.openeuler.org/ar/Ray Adapter是一个兼容开源软件Ray核心接口的分布式计算框架专为华为鲲鹏和昇腾硬件优化设计。本文将详细介绍如何在Ray Adapter中高效管理CPU、NPU和GPU资源帮助您充分利用异构计算集群的性能优势。为什么需要智能资源调度在AI和大数据计算场景中不同的工作负载对计算资源有着不同的需求。传统的CPU计算适合通用任务而NPU神经网络处理器和GPU图形处理器则专门为AI推理和训练优化。Ray Adapter通过统一的资源管理接口让您能够精确分配CPU、NPU、GPU等异构计算资源实现任务与硬件的最佳匹配充分利用华为鲲鹏和昇腾硬件的性能优势无缝迁移现有的Ray工作负载基础资源分配CPU、NPU和GPU配置Ray Adapter通过remote装饰器的参数来指定任务所需的计算资源。以下是核心资源参数的配置方法CPU资源配置import ray_adapter as ray # 分配2个CPU核心 ray.remote(num_cpus2) def cpu_intensive_task(): return CPU任务执行完成 # 分配0.5个CPU核心支持小数 ray.remote(num_cpus0.5) def light_cpu_task(): return 轻量级CPU任务NPU资源配置# 分配1个NPU设备 ray.remote(resources{NPU: 1}) def npu_inference_task(): return NPU推理任务 # 分配多个NPU设备 ray.remote(resources{NPU_0: 2}) def multi_npu_training(): return 多NPU训练任务GPU资源配置# 分配GPU资源 ray.remote(num_gpus1) def gpu_computation(): return GPU计算任务 # 分配部分GPU资源 ray.remote(num_gpus0.5) def partial_gpu_task(): return 部分GPU资源任务混合资源分配# 同时分配多种资源 ray.remote(num_cpus4, num_gpus2, resources{NPU: 1, memory: 8192}) def hybrid_computation(): return 混合计算任务CPU GPU NPU高级调度策略Placement Group详解Placement Group是Ray Adapter中用于资源分组和预留的高级功能确保相关任务能够在同一组资源上运行。创建Placement Groupfrom ray_adapter.util.placement_group import placement_group # 创建包含CPU和GPU资源的placement group pg placement_group([ {CPU: 4, GPU: 2}, # Bundle 0 {CPU: 2, NPU: 1} # Bundle 1 ], strategyPACK) # 等待资源分配完成 pg.wait(timeout_seconds30)Placement Group调度策略Ray Adapter支持四种调度策略策略描述适用场景PACK尽可能将bundle打包到少数节点减少网络通信SPREAD将bundle分散到不同节点提高容错性STRICT_PACK严格打包到单个节点强亲和性需求STRICT_SPREAD严格分散到不同节点强隔离需求使用Placement Group调度任务from ray_adapter.util.scheduling_strategies import PlacementGroupSchedulingStrategy # 将任务调度到特定的placement group ray.remote(num_cpus2) def task_in_pg(): return 在placement group中运行 # 指定调度策略 task_ref task_in_pg.options( scheduling_strategyPlacementGroupSchedulingStrategy( placement_grouppg, placement_group_bundle_index0 # 使用第一个bundle ) ).remote()节点亲和性调度Node Affinity策略Node Affinity允许您将任务固定到特定节点适用于需要数据本地性或特定硬件配置的场景。硬亲和性调度from ray_adapter.util.scheduling_strategies import NodeAffinitySchedulingStrategy # 获取当前节点ID node_id ray.runtime_context().get_node_id() # 创建硬亲和性任务必须运行在指定节点 ray.remote(num_cpus1) class NodeSpecificActor: def process_data(self, data): return f在节点{node_id}处理数据 actor NodeSpecificActor.options( scheduling_strategyNodeAffinitySchedulingStrategy( node_idnode_id, softFalse # 硬亲和性 ) ).remote()软亲和性调度# 创建软亲和性任务优先运行在指定节点 soft_affinity_actor NodeSpecificActor.options( scheduling_strategyNodeAffinitySchedulingStrategy( node_idnode_id, softTrue # 软亲和性 ) ).remote()并发控制max_concurrency和concurrency_groupsRay Adapter提供了细粒度的并发控制机制确保资源的高效利用。最大并发数控制# 限制Actor的最大并发调用数 ray.remote(max_concurrency3) class ConcurrentActor: def process(self, item): import time time.sleep(1) return f处理: {item}并发组配置# 定义不同的并发组 ray.remote(concurrency_groups{ io: 2, # IO操作并发数 compute: 3 # 计算操作并发数 }) class MultiGroupActor: def io_operation(self): return IO操作 def compute_operation(self): return 计算操作资源监控与管理Ray Adapter提供了丰富的资源监控接口帮助您实时了解集群状态。查看集群资源# 查看整个集群的资源总量 cluster_resources ray.cluster_resources() print(f集群总资源: {cluster_resources}) # 查看可用资源 available_resources ray.available_resources() print(f可用资源: {available_resources}) # 查看每个节点的可用资源 per_node_resources ray.available_resources_per_node() for node_id, resources in per_node_resources.items(): print(f节点 {node_id}: {resources})查看节点信息# 获取所有节点信息 nodes ray.nodes() for node in nodes: print(f节点ID: {node[NodeID]}) print(f节点IP: {node[NodeManagerAddress]}) print(f资源总量: {node[Resources]})查看加速器信息# 获取当前任务的加速器信息 accelerator_ids ray.runtime_context().get_accelerator_ids() print(f加速器ID: {accelerator_ids})最佳实践与性能优化1. 资源分配策略黄金法则根据任务类型选择合适的资源类型CPU密集型任务分配多个CPU核心AI推理任务优先使用NPU资源深度学习训练使用GPU资源混合负载合理分配多种资源2. Placement Group使用建议# 为相关任务创建placement group ml_pg placement_group([ {CPU: 8, GPU: 2}, # 训练bundle {CPU: 4, NPU: 1} # 推理bundle ], strategyPACK, nameml_workflow) # 确保相关任务在同一个placement group中运行 ray.remote def data_preprocessing(): return 数据预处理 ray.remote def model_training(): return 模型训练 # 使用相同的placement group preprocess_task data_preprocessing.options( scheduling_strategyPlacementGroupSchedulingStrategy(placement_groupml_pg) ).remote() train_task model_training.options( scheduling_strategyPlacementGroupSchedulingStrategy(placement_groupml_pg) ).remote()3. 错误处理与资源清理import time try: # 创建placement group pg placement_group([{CPU: 4}]) # 设置超时等待 if not pg.wait(timeout_seconds10): print(资源分配超时) # 清理资源 ray.util.remove_placement_group(pg) except Exception as e: print(f资源分配失败: {e}) # 确保资源被正确释放4. 动态资源调整虽然Ray Adapter主要支持静态资源分配但您可以通过以下方式实现动态调整# 创建多个不同资源配置的Actor ray.remote(num_cpus1) class LightWorker: def work(self): return 轻量级工作 ray.remote(num_cpus4, num_gpus1) class HeavyWorker: def work(self): return 重量级工作 # 根据负载动态选择Worker类型 def schedule_work(workload): if workload light: return LightWorker.remote() else: return HeavyWorker.remote()常见问题与解决方案Q1: 如何检查资源分配是否成功# 方法1检查placement group状态 pg_info ray.util.placement_group_table(pg) if pg_info.get(state) CREATED: print(Placement group创建成功) # 方法2检查任务执行状态 try: result ray.get(task_ref, timeout5) print(f任务执行成功: {result}) except ray.exceptions.GetTimeoutError: print(任务执行超时可能是资源不足)Q2: 如何处理资源不足的情况# 使用软亲和性避免任务阻塞 ray.remote(num_cpus4) def critical_task(): return 关键任务 # 设置备用节点 backup_node_id 备用节点ID task critical_task.options( scheduling_strategyNodeAffinitySchedulingStrategy( node_idpreferred_node_id, softTrue # 如果首选节点资源不足可以调度到其他节点 ) ).remote()Q3: 如何优化混合资源使用# 创建资源感知的任务调度器 def schedule_optimal(task_type, data_size): if task_type inference and data_size 1000: # 小规模推理使用NPU return ray.remote(resources{NPU: 1}) elif task_type training: # 训练任务使用GPU return ray.remote(num_gpus1, num_cpus2) else: # 其他任务使用CPU return ray.remote(num_cpus4)总结Ray Adapter提供了强大而灵活的资源管理功能让您能够精确控制CPU、NPU、GPU等异构计算资源使用Placement Group实现资源分组和预留通过Node Affinity实现任务与节点的精确绑定利用并发控制优化资源利用率实时监控集群资源状态通过合理使用这些功能您可以充分发挥华为鲲鹏和昇腾硬件的性能优势实现工作负载的高效迁移和优化运行。记住良好的资源管理不仅能提高计算效率还能降低运维成本。开始尝试这些策略让您的分布式应用在Ray Adapter上运行得更快、更稳定提示更多详细配置和高级功能请参考ray_adapter/util/placement_group.py和ray_adapter/util/scheduling_strategies.py中的实现。【免费下载链接】ray-adapterCompatible with the core interfaces of the open-source software Ray, it facilitates the seamless migration of workloads running on Ray (such as vllm/verl, etc.) to the Yuanrong cluster, while also enjoying the performance advantages brought by Yuanrongs deep optimization on Huawei Kunpeng and Ascend hardware.项目地址: https://gitcode.com/openeuler/ray-adapter创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考