调度插件
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深入解析 K8s Coscheduling:实现 Gang 调度及其在大规模拓扑下的局限性
在分布式训练(如 AI 模型训练)和高性能计算(HPC)场景中,任务通常要求“要么全部运行,要么全不运行”。这种需求被称为 Gang Scheduling 。虽然 Kubernetes 原生调度器最初是为长连接微服务设计的,但通过 S...
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K8s 调度 DSA 设备:如何化解 NUMA 拓扑感知与 Pod 约束的冲突?
在高性能计算(HPC)和数据密集型应用中,Intel 的 DSA(Data Streaming Accelerator)设备已成为提升内存拷贝与数据转换效率的利器。然而,在 Kubernetes (K8s) 环境中,通过 Device P...
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深度解析 K8s 调度器扩展框架:编写自定义插件支持复杂 AI 任务
在云原生时代,Kubernetes (K8s) 已成为管理容器化应用的事实标准。然而,随着 AI/ML 任务的爆发式增长,默认调度器的“逐个 Pod 调度”逻辑逐渐显露疲态。AI 训练通常涉及分布式计算(如 PyTorch DDP、Ten...