人工智能异构集群调度与资源管理系统详解

在【人工智能专题】7 异构计算集群调度与资源管理系统.pdf中，课程主要探讨了在现代AI应用中，特别是深度学习背景下，异构计算集群管理的重要性及其核心组件。异构计算集群由多租户GPU集群组成，每个用户可以根据需求申请不同的资源份额，如拥有100、20或10GPU的配额。这种多租户环境意味着服务器软件环境虽然单一，但作业和用户的需求却是多样化的，涉及深度学习作业的多种类型（如TFJob、PyTorchJob和MXNetJob）。 系统的核心功能包括： 1. **作业提交与管理**：用户需要提交作业，并处理可能存在的环境依赖问题。例如，作业可能需要特定版本的Python、TensorFlow等库，以及数据和模型文件。提交的作业通常会包含jobName、image（镜像）、dataDir、outputDir以及任务角色定义，如CPU、内存和GPU资源需求，以及命令行启动参数。 2. **资源调度与隔离**：系统负责根据作业的资源需求进行动态调度，确保每个作业在运行时拥有足够的资源且与其他作业隔离开来。这包括GPU的分配，以及作业执行完成后资源的释放。 3. **深度学习作业生命周期管理**：深度学习作业的整个生命周期，从提交、调度、执行到结束，都需要系统的支持。用户可以专注于模型创新，而无需关心底层基础设施的部署和管理。 4. **独占服务器执行**：对于深度学习任务，使用独占服务器可以避免环境和资源隔离问题，如P100 GPU服务器，只需提供预配置的环境路径（如本地的Anaconda3和CUDA），数据路径（如本地/data），并通过直接执行启动脚本来运行任务。 5. **环境依赖问题**：系统需要解决用户可能遇到的问题，比如服务器上缺乏个性化的作业运行环境，或者不同作业之间的依赖冲突。这需要通过有效的镜像管理和容器技术来解决，以确保作业能在统一的环境中稳定运行。 总结来说，异构计算集群调度与资源管理系统是人工智能开发中的关键组件，它提供了基础架构支持，提升了生产力，使得用户能够专注于模型创新，同时保证了作业的高效运行和资源的有效利用。通过深入理解并有效利用这些工具和技术，开发者可以更高效地部署和管理大规模的深度学习工作负载。