Volcano项目Capacity调度插件配置指南:实现多维资源弹性管理
2025-06-12 19:29:05作者:魏侃纯Zoe
引言
在Kubernetes集群中,GPU资源的高效调度一直是运维人员面临的挑战。Volcano作为一款面向高性能计算场景的Kubernetes批处理调度系统,其v1.9.0版本引入的Capacity调度插件为解决这一问题提供了新的思路。本文将深入解析如何配置Volcano的Capacity插件实现多维资源(特别是异构GPU)的弹性调度能力。
核心概念解析
Capacity调度插件的核心功能是允许管理员为不同队列设置资源配额(deserved值),当队列实际使用的资源超过配额时,系统可以触发资源回收机制。这种机制特别适合以下场景:
- 多租户环境下保证基础资源配额
- 突发性计算任务与常规任务的资源隔离
- 异构GPU资源的精细化管理
环境准备
1. 异构GPU资源上报
标准NVIDIA设备插件默认将所有GPU统一上报为nvidia.com/gpu资源,要实现按GPU型号区分上报需要定制化配置:
# 设备插件配置示例
resources:
gpus:
- pattern: "Tesla V100-SXM2-32GB"
name: v100
- pattern: "Tesla T4"
name: t4
关键修改点:
- 通过正则表达式匹配不同GPU型号
- 为每种GPU类型指定独立的资源名称
- 需要重新编译设备插件镜像以支持该功能
2. 遗留资源清理
部署新设备插件后,需手动清理节点上的旧GPU资源标签:
kubectl patch node <node-name> --type=json -p='[{"op":"remove","path":"/status/capacity/nvidia.com~1gpu"}]'
Volcano调度器配置
基础配置
修改volcano-scheduler-configmap配置,启用capacity和reclaim插件:
actions: "enqueue, allocate, backfill, reclaim"
tiers:
- plugins:
- name: priority
- name: gang
enablePreemptable: false
- name: conformance
- plugins:
- name: drf
enablePreemptable: false
- name: predicates
- name: capacity
- name: nodeorder
- name: binpack
关键参数说明
- actions序列:必须包含reclaim动作才能触发资源回收
- capacity插件:替换原有的proportion插件,提供基于绝对值的配额管理
- enablePreemptable:设置为false可避免频繁的抢占操作
队列配额管理
通过Queue资源定义各队列的资源配额:
apiVersion: scheduling.volcano.sh/v1beta1
kind: Queue
metadata:
name: gpu-queue
spec:
weight: 1
capability:
nvidia.com/t4: "2"
nvidia.com/v100: "1"
配额管理注意事项:
- 建议同时设置CPU、内存等基础资源配额
- 多维度资源配额应协调设置,避免单一维度触发回收
- 生产环境建议设置reclaimable参数控制回收策略
监控与运维
资源状态查看
volcanoctl queue list --detail
常见问题排查
- 资源未回收:检查scheduler日志级别设为4,确认reclaim动作是否触发
- 调度循环:适当调整reclaim间隔时间
- 指标缺失:确保DCGM Exporter适配了自定义资源名称
最佳实践建议
- 为关键业务队列设置guaranteed配额
- 测试环境先验证单维度资源回收
- 结合PriorityClass实现分级回收策略
- 定期审查实际使用量与配额设置
结语
Volcano的Capacity调度插件为异构计算环境提供了精细化的资源管理能力。通过本文介绍的配置方法,运维团队可以实现从物理GPU设备识别到上层调度策略的完整管控链路。实际部署时建议从小规模测试开始,逐步验证各维度的回收机制,最终构建符合业务需求的资源管理体系。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCR暂无简介Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
AI内容魔方AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。03
Spark-Scilit-X1-13BFLYTEK Spark Scilit-X1-13B is based on the latest generation of iFLYTEK Foundation Model, and has been trained on multiple core tasks derived from scientific literature. As a large language model tailored for academic research scenarios, it has shown excellent performance in Paper Assisted Reading, Academic Translation, English Polishing, and Review Generation, aiming to provide efficient and accurate intelligent assistance for researchers, faculty members, and students.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile013
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
238
2.36 K
deepin linux kernel
C
24
6
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
216
291
暂无简介
Dart
539
118
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
115
86
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
122
97
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
998
589
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
589
115
Ascend Extension for PyTorch
Python
77
110
仓颉编程语言提供了 stdx 模块,该模块提供了网络、安全等领域的通用能力。
Cangjie
80
55