AI炼丹师的痛：如何打造公平高效的GPU资源调度系统

作为一名深度学习工程师，我深有体会，每次模型训练前，最让人心焦的不是算法设计有多复杂，也不是数据预处理有多繁琐，而是那漫长而又不可预测的GPU资源排队等待。有时候，一个实验任务需要排队一整天，眼睁睁看着GPU闲置却无法启动自己的任务，那种无力感真的非常打击士气，也严重影响了工作效率和计划。

相信很多同行都遇到过类似的问题：

• 资源争抢严重： 团队内部多个项目并行，GPU资源僧多粥少，谁先提交任务谁就占优，导致后来者可能等待数小时甚至一天。
• 缺乏公平性： 缺乏有效的优先级管理，一个紧急的高优先级项目可能被低优先级但先提交的任务阻塞。
• 效率低下： 大量时间浪费在等待上，无法有效规划工作，工作流被迫中断，打乱了整体研发节奏。
• 信息不透明： 用户无法得知自己的任务何时能被调度，预计还需要等待多久，更无法预估任务完成时间。

我理想中的GPU调度系统，至少应该具备以下几个核心特性：

1. 智能与公平的调度策略：

   • 优先级调度： 允许管理员或项目负责人为不同的任务或用户设置优先级。高优先级的任务可以在一定条件下抢占低优先级任务的资源，或者优先获得空闲资源。
   • 资源配额与限制： 为不同的团队、项目或用户分配固定的GPU资源配额，防止单一用户独占所有资源，实现更均衡的资源分配。
   • 任务类型感知： 区分训练任务和推理任务，甚至区分超参数搜索（短时、高并发）和大规模模型训练（长时、高占用），并针对性地进行调度。
   • 动态调整： 能够根据集群的整体负载、队列长度和资源空闲情况，动态调整调度策略。

2. 可预测与透明的信息反馈：

   • 实时队列信息： 清晰展示当前队列中的任务、它们的优先级、预估的等待时间以及当前正在运行的任务信息。
   • 任务状态可视化： 让用户可以直观地看到自己任务的调度状态（等待中、运行中、已完成、失败）。
   • 资源预估与预约： 允许用户提交任务时，系统根据模型大小、数据集规模、历史运行数据等信息，智能预估所需的GPU资源和运行时间，并提供资源预约功能，提前锁定资源，更好地规划实验。

3. 灵活与弹性的资源管理：

   • 细粒度资源分配： 不仅仅是按卡分配，最好能支持按显存、算力百分比进行分配，例如，一个任务只需0.5张GPU的算力，或仅需要部分显存，避免资源浪费。
   • 容器化与隔离： 基于Docker、Kubernetes等容器技术，实现任务间的资源隔离，确保不同任务互不干扰，提高稳定性。
   • 故障恢复与重试： 当任务失败或资源节点出现问题时，能够自动重试或迁移任务到其他健康节点。

4. 易用性与扩展性：

   • 友好的用户界面/API： 提供简单易用的Web界面和编程接口（CLI/SDK），方便用户提交任务、查看状态和管理资源。
   • 与主流框架集成： 能够与TensorFlow、PyTorch等深度学习框架以及Ray等分布式计算框架无缝集成。
   • 监控与告警： 实时监控GPU的使用率、温度、显存占用等，并支持自定义告警，帮助运维人员及时发现和解决问题。

目前市面上已经有一些解决方案，例如基于Kubernetes的调度器（如kube-batch、Volcano），或者一些云服务商提供的ML平台（如AWS SageMaker、Google AI Platform、阿里云PAI），它们在一定程度上缓解了上述痛点。但对于自建集群或者追求极致定制化的团队来说，仍然存在不少挑战。

我真心希望能有更多优秀的开源项目或商业解决方案，能更全面、更智能地解决深度学习GPU资源的调度问题。一个高效、公平、可预测的调度系统，不仅能提升工程师的个人效率，更能加快整个团队乃至公司的AI研发进程。

大家在自己的工作中，有没有遇到过类似的困扰？你们是如何解决的？有没有推荐的工具或最佳实践？欢迎在评论区分享你的经验和看法！