Volcano项目网络拓扑调度功能开发分支创建

在分布式AI训练场景中，网络拓扑结构对训练性能有着至关重要的影响。Volcano作为Kubernetes上领先的批处理调度系统，近期社区针对网络拓扑感知调度功能展开了深入讨论和开发规划。

背景与需求

现代AI训练任务，特别是大规模分布式训练，对节点间的网络通信性能极为敏感。不同节点间的网络延迟、带宽差异会直接影响训练效率。传统调度器往往只关注CPU/GPU等计算资源，而忽视了网络拓扑这一关键因素。

社区用户普遍反馈，在运行AI工作负载时，需要调度器能够感知并优化网络拓扑结构，以获得最佳训练性能。这一需求在多个Pull Request中已有详细讨论，涉及调度算法、资源管理等多个方面。

技术挑战

实现网络拓扑感知调度面临诸多技术挑战：

1. 架构复杂性：需要修改调度器核心逻辑，同时涉及多个组件的协同工作
2. 性能考量：拓扑计算不能显著增加调度延迟
3. 兼容性：需要与现有调度策略无缝集成
4. 扩展性：设计应支持未来可能的拓扑优化策略扩展

开发规划

为有序推进这一重要功能，社区决定创建专门的开发分支"network-topology"。这一分支将作为协作开发平台，方便开发者进行代码审查和功能迭代。

值得注意的是，创建开发分支并不意味着会直接合并到主干。最终合并决策仍将基于主分支的稳定性和功能成熟度评估。开发团队计划后续提供详细的技术路线图和TODO清单，明确各阶段的开发目标。

技术实现方向

初步设计考虑以下关键技术点：

1. 拓扑信息采集：通过CNI插件或节点代理收集网络拓扑数据
2. 调度策略扩展：在现有调度框架中加入拓扑评分机制
3. 资源预留机制：确保高通信需求的Pod能被调度到最优拓扑位置
4. 动态调整能力：支持运行时根据网络状况重新调度

这一功能的实现将显著提升Volcano在AI训练场景下的调度效率，为用户带来更优的性能体验。