Volcano调度器中Gang调度与抢占机制的冲突问题分析
问题背景
在分布式计算领域,Volcano作为一个基于Kubernetes的批处理调度系统,其核心功能之一就是支持Gang调度策略。Gang调度要求一个作业的所有任务要么全部被调度执行,要么都不执行,这对MPI等需要多节点协同工作的计算任务至关重要。然而,当Gang调度与优先级抢占机制同时启用时,调度器在某些场景下会出现预期之外的行为。
问题现象
在一个典型的两节点集群环境中,当出现以下配置时会出现调度异常:
- 节点A处于空闲状态
- 节点B运行着一个低优先级的作业
- 提交一个需要占用两个节点的高优先级作业
按照预期,高优先级作业应该能够抢占低优先级作业的资源并开始执行。但实际观察到的现象是:高优先级作业持续处于Pending状态,未能成功抢占低优先级作业的资源。
技术原理分析
问题的根源在于Volcano调度器的抢占逻辑与Gang调度策略之间的交互存在缺陷。具体表现为:
-
抢占决策的局限性:当前抢占机制仅考虑有受害者(victim)任务的节点,而忽略了空闲节点。在示例场景中,节点A是空闲的,但由于没有受害者任务,它不会被纳入抢占决策的考虑范围。
-
Gang调度的严格性:Gang调度要求作业的所有任务必须同时满足资源需求。在示例中,即使抢占节点B的低优先级任务,高优先级作业仍然缺少节点A的资源,导致整个抢占决策被放弃。
-
管道化(pipelined)检查:调度器在提交抢占决策前会检查作业是否处于"pipelined"状态,这一检查进一步限制了抢占机制的有效性。
解决方案
该问题在Volcano的最新版本中已得到修复。主要改进包括:
-
优化了抢占决策逻辑,使其能够综合考虑空闲节点和已占用节点的情况。
-
调整了Gang调度与抢占机制的交互方式,确保在资源不足时能够正确触发抢占行为。
-
改进了调度决策的评估机制,避免因部分资源满足就放弃整个抢占机会。
最佳实践建议
对于使用Volcano调度器的用户,在处理类似场景时建议:
-
确保使用最新版本的Volcano,以获得最完善的调度功能。
-
在同时启用Gang调度和抢占功能时,仔细评估作业的资源需求和优先级设置。
-
监控调度器日志,及时发现和诊断潜在的调度冲突问题。
-
对于关键业务作业,考虑设置适当的超时和重试机制,以应对可能的调度延迟。
总结
Volcano调度器中Gang调度与抢占机制的交互是一个复杂但关键的功能点。通过深入理解其工作原理和潜在限制,用户可以更好地配置和优化自己的批处理工作负载。最新版本中的改进显著提升了调度器在复杂场景下的决策能力,为用户提供了更可靠的资源调度保障。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00