AI 工作负载调度
AI 工作负载调度是提升 Kubernetes 集群资源利用率和 AI 应用性能的关键环节。本文系统梳理了 AI 任务的资源特性、调度策略、资源配额、队列管理及最佳实践，帮助读者构建高效的 AI 工作负载调度体系。
AI 工作负载的特点
AI 工作负载在 Kubernetes 集群中具有如下典型特性：
- 计算密集：需要大量 GPU/TPU 等加速资源
- 内存密集：模型参数和数据占用大量内存
- 网络敏感：分布式训练依赖高速网络互联
- 时变性：训练与推理负载模式差异明显
这些特性决定了 AI 任务在调度时需综合考虑资源类型、拓扑结构和任务优先级。
调度策略
合理的调度策略能够显著提升 AI 工作负载的资源利用率和执行效率。以下介绍常见的调度方式及其配置方法。
GPU 亲和性调度
通过节点亲和性确保 AI Pod 被调度到具备指定 GPU 类型的节点上。
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: gpu-pod
spec:
affinity:
nodeAffinity:
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
nodeSelectorTerms:
- matchExpressions:
- key: gpu-type
operator: In
values:
- A100
- H100
containers:
- name: ai-container
resources:
limits:
nvidia.com/gpu: 2
requests:
nvidia.com/gpu: 2
拓扑感知调度
分布式训练任务常常需要考虑网络拓扑，利用拓扑约束提升任务间通信效率。
spec:
topologySpreadConstraints:
- maxSkew: 1
topologyKey: topology.kubernetes.io/zone
whenUnsatisfiable: DoNotSchedule
labelSelector:
matchLabels:
app: ai-workload
优先级调度
通过 PriorityClass 设置任务优先级，保障关键 AI 任务优先获得资源。
apiVersion: scheduling.k8s.io/v1
kind: PriorityClass
metadata:
name: ai-high-priority
value: 1000000
globalDefault: false
description: "High priority for AI workloads"
---
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: ai-training-pod
spec:
priorityClassName: ai-high-priority
containers:
- name: training
image: ai/training:latest
资源预留与配额管理
为保障 AI 任务的稳定运行，需合理配置资源预留和配额。
ResourceQuota 配置
通过 ResourceQuota 限制命名空间内的 GPU、CPU、内存等资源总量。
apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
name: ai-quota
spec:
hard:
requests.nvidia.com/gpu: "8"
limits.nvidia.com/gpu: "8"
requests.memory: 128Gi
requests.cpu: "32"
LimitRange 配置
使用 LimitRange 设置单个容器的默认资源请求和限制，防止资源超分配。
apiVersion: v1
kind: LimitRange
metadata:
name: ai-limits
spec:
limits:
- type: Container
default:
cpu: "4"
memory: 8Gi
nvidia.com/gpu: "1"
defaultRequest:
cpu: "2"
memory: 4Gi
nvidia.com/gpu: "1"
高级调度器与插件
针对 AI/ML 任务的复杂调度需求，Kubernetes 支持调度器扩展和第三方调度器。
KubeScheduler 扩展插件
通过自定义调度器插件实现资源感知和 GPU 优先调度。
apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1
kind: KubeSchedulerConfiguration
profiles:
- schedulerName: ai-scheduler
plugins:
score:
enabled:
- name: NodeResourcesFit
weight: 1
- name: GPUAffinity
weight: 2
Volcano 调度器
Volcano 是专为 AI/ML 设计的批量调度器，支持队列、PodGroup、资源池等高级功能。
apiVersion: scheduling.volcano.sh/v1beta1
kind: Queue
metadata:
name: ai-queue
spec:
weight: 1
capability:
cpu: "100"
memory: "200Gi"
nvidia.com/gpu: "16"
---
apiVersion: scheduling.volcano.sh/v1beta1
kind: PodGroup
metadata:
name: ai-job-group
spec:
queue: ai-queue
minMember: 4
minResources:
cpu: "16"
memory: "64Gi"
nvidia.com/gpu: "4"
批处理与队列管理
AI 训练和推理任务常采用批处理和队列机制，提升资源利用率和任务调度灵活性。
Job 队列
通过 Kubernetes Job 控制任务并发度和完成数，适合批量训练场景。
apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
name: ai-training-job
spec:
parallelism: 2
completions: 1
template:
spec:
containers:
- name: training
image: ai/training:latest
resources:
requests:
nvidia.com/gpu: 1
restartPolicy: Never
CronJob 定时任务
定时触发训练或推理任务，适用于周期性 AI 任务。
apiVersion: batch/v1
kind: CronJob
metadata:
name: daily-training
spec:
schedule: "0 2 * * *"
jobTemplate:
spec:
template:
spec:
containers:
- name: training
image: ai/training:latest
restartPolicy: OnFailure
动态调度与自动扩缩容
为应对 AI 负载的动态变化，可结合自动扩缩容机制实现资源弹性供给。
集群自动扩缩容
通过 HPA（HorizontalPodAutoscaler）根据 GPU 利用率自动调整副本数。
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: gpu-node-autoscaler
spec:
scaleTargetRef:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
name: ai-workload
minReplicas: 1
maxReplicas: 10
metrics:
- type: Resource
resource:
name: nvidia.com/gpu
target:
type: Utilization
averageUtilization: 80
AI 工作负载调度最佳实践
在实际生产环境中，建议遵循以下调度与资源管理策略：
- 资源隔离：为 AI 工作负载创建专用节点池，避免与通用业务混用
- 优先级管理：合理设置任务优先级，保障关键任务资源分配
- 预留策略：预留关键资源，确保重要任务及时执行
- 监控调优：持续监控调度效率，结合指标优化配置
总结
AI 工作负载调度需综合考虑计算资源、网络拓扑、任务优先级和资源弹性。通过合理配置调度策略、资源配额和队列机制，结合高级调度器与自动扩缩容技术，可显著提升 AI 应用的性能和集群资源利用率。
参考文献
- Kubernetes 官方文档 - kubernetes.io
- Volcano 项目文档 - volcano.sh
- Kubernetes GPU 支持 - kubernetes.io
- Kubernetes 批处理任务 - kubernetes.io