30款热门AI模型一站整合DeepSeek/GLM/Qwen 随心用限时 5 折。 点击领海量免费额度这次我们来看一个关于AI算力调度的新方案。项目标题“鲸挣恩又赢了”指向的正是Google DeepMind常被网友音译为“鲸挣恩”团队的最新研究成果。这并非一个可以直接下载运行的软件或模型而是一套创新的算法或系统设计思路旨在更高效地解决AI训练与推理中的算力资源分配难题。简单来说它研究的是如何把有限的计算资源如GPU集群更聪明地分配给排队的AI任务从而提升整体利用率和任务完成速度。对于任何进行大规模AI开发、训练或部署的团队或个人而言算力调度效率直接关系到成本和产出。传统的调度方式可能让一些GPU“闲逛”而另一些任务却在“排队”。这个新方案的核心价值就在于它试图用更智能的算法来优化这一过程让每一份算力都物尽其用。虽然我们无法直接“部署”这个算法但理解其原理、适用场景以及对现有工具链的潜在影响对于技术选型和架构设计至关重要。本文将带你快速了解这个AI算力调度方案的核心思想、它试图解决什么问题以及它可能对开发者带来的实际影响。我们会从算力调度的基本概念切入分析该方案的潜在优势并探讨在现有技术生态下我们可以如何借鉴其思想来优化自己的本地或云端AI任务队列。1. 核心能力速览首先需要明确本文讨论的“鲸挣恩”新方案是一个研究层面的算法或系统设计并非开箱即用的软件。因此下面的速览表主要基于其解决的问题域和预期能力进行归纳。能力项说明项目类型AI算力资源调度算法/系统研究开源团队/来源Google DeepMind网称“鲸挣恩”核心目标优化GPU等计算资源在多个AI任务间的分配效率减少空闲提升吞吐适用场景大规模AI模型训练集群、云端AI推理服务、多任务并发的本地工作站技术特点动态匹配任务与算力节点、支持容器化任务、考虑剩余算力复用“硬件门槛”无直接门槛但其优化效果在拥有异构算力不同型号GPU和复杂任务队列的环境中更显著“启动方式”不适用。此为系统层算法需集成至Kubernetes、Slurm等调度器或自定义调度逻辑中是否支持API不直接提供。但其设计思想可指导自建调度服务的API设计是否支持批量任务是其核心就是为批量、并发的AI任务设计潜在收益降低算力闲置成本加速任务整体完成时间提升资源利用率2. 适用场景与使用边界理解一个调度方案的适用场景比纠结其具体实现参数更重要。适合谁用AI研发团队与实验室拥有内部GPU集群需要同时运行多个模型训练、调优或评估任务。云服务提供商与MaaS厂商需要高效管理海量、异构的GPU实例为不同客户的不同AI任务推理/训练提供稳定且低成本的服务。重度AI应用开发者在单台多卡服务器上频繁切换运行Stable Diffusion、LLM微调、视频生成等任务需要一套简单的本地任务队列管理工具。系统架构师与SRE工程师正在设计或维护基于Kubernetes的AI平台关注资源调度策略的优化。能解决什么问题资源碎片化大任务占不满整卡小任务又抢不到资源导致算力浪费。任务排队拥堵简单的FIFO先进先出调度可能导致大任务阻塞后续小任务平均完成时间变长。异构环境调度集群中有不同型号、不同算力的GPU如何根据任务需求精准匹配避免“大材小用”或“小马拉大车”。成本控制在云上低效调度直接转化为更高的账单在本地则意味着设备投资回报率低。不适合什么场景单任务、单卡用户如果你只是偶尔用一张显卡跑一个AI绘画模型调度优化带来的收益微乎其微。寻求即插即用软件的用户这不是一个下载后双击就能看到效果的桌面应用。对底层系统无掌控力的用户如果你使用的是完全托管的云服务如某些训练平台调度策略已由服务商决定你无法干预。合规与边界算力调度本身是中性技术。但其高效利用算力的特性可能被用于规模化内容生成需注意生成内容需符合法律法规尊重版权避免产生有害信息。资源竞争在共享集群中过于“聪明”的调度算法可能导致资源被少数任务“垄断”需要设计公平性机制。安全隔离调度系统需确保不同用户或任务间的容器隔离防止数据泄露或恶意攻击。3. 环境准备与前置条件由于我们并非部署该算法本身而是探讨其思想及如何在现有环境中应用因此这里的“环境准备”更偏向于理解调度系统的基础构成。一个典型的、可受惠于智能调度算法的AI算力环境通常包含以下层次硬件层计算节点多台服务器每台服务器配备一块或多块GPU如NVIDIA A100, H100, 4090等。GPU型号可能异构。网络高速互联如InfiniBand对于分布式训练任务的调度至关重要。存储共享存储系统如NFS, Ceph用于存放数据集、模型和任务代码。系统与驱动层操作系统Linux如Ubuntu 20.04/22.04是主流选择。GPU驱动安装与GPU型号匹配的NVIDIA驱动。容器运行时Docker或containerd用于封装和隔离AI任务环境。编排与调度层这是核心集群编排器Kubernetes (K8s)是当前云原生时代的事实标准。它负责管理容器化应用的部署、扩展和管理。调度器Kubernetes的核心组件之一默认调度器是kube-scheduler。DeepMind这类研究的目标往往是设计更优的调度算法可以以插件形式Scheduler Plugin或替换默认调度器的方式集成到K8s中。资源管理在K8s中使用resources.requests/limits为AI任务容器声明所需的GPU、CPU和内存资源。AI任务层任务定义每个AI任务如训练一个模型被封装为一个PodK8s概念或作业其中指定了容器镜像、启动命令和资源需求。队列管理可能需要额外的作业队列系统如Kueue来管理大量提交的任务并与K8s调度器协同工作。对于个人或小团队可以从简化版开始在一台多卡服务器上使用像Docker Compose或简单的Shell脚本轮询来模拟任务调度优先将任务分配给当前最空闲的GPU。4. 从原理到实践模拟调度思路虽然无法获得DeepMind方案的具体代码但我们可以基于其目标——“给有算力需求的任务找到一个合适的算力节点的匹配过程”并考虑“任务容器化”和“不独占节点算力”的特点来设计一个极简的模拟逻辑。假设我们有一台服务器上有2张GPUGPU0, GPU1。我们有一个任务队列里面有三个AI训练任务Task A, B, C每个任务对GPU显存的需求不同。一个简单的“贪婪”调度脚本思路Python伪代码import time import subprocess import threading from dataclasses import dataclass from typing import List dataclass class GPU: id: int total_memory: int # MB used_memory: int 0 is_busy: bool False dataclass class AI_Task: name: str required_memory: int # MB command: str # 启动任务的docker命令或python脚本 assigned_gpu: int None def monitor_gpu_usage(): 模拟获取GPU使用情况的函数实际可使用nvidia-smi解析 # 这里返回模拟数据 return {0: 1024, 1: 5120} # GPU0已用1024MB, GPU1已用5120MB def find_best_gpu(gpus: List[GPU], task: AI_Task) - int: 为一个任务寻找最合适的GPU剩余内存足够且最空闲的 best_gpu_id -1 min_used_memory float(inf) for gpu in gpus: free_memory gpu.total_memory - gpu.used_memory if not gpu.is_busy and free_memory task.required_memory: if gpu.used_memory min_used_memory: min_used_memory gpu.used_memory best_gpu_id gpu.id return best_gpu_id def run_task_on_gpu(task: AI_Task, gpu_id: int): 在指定GPU上运行任务模拟 print(f[调度器] 将任务 {task.name} 分配给 GPU {gpu_id}) # 实际执行命令例如command fdocker run --gpus device{gpu_id} ... # subprocess.run(task.command, shellTrue) task.assigned_gpu gpu_id gpu_list[gpu_id].is_busy True gpu_list[gpu_id].used_memory task.required_memory time.sleep(5) # 模拟任务运行时间 # 任务结束释放资源 gpu_list[gpu_id].is_busy False gpu_list[gpu_id].used_memory - task.required_memory print(f[调度器] 任务 {task.name} 在 GPU {gpu_id} 上完成资源已释放) # 初始化环境 gpu_list [GPU(id0, total_memory24576), GPU(id1, total_memory24576)] # 假设每卡24GB task_queue [ AI_Task(nameTask_A, required_memory8000, commandpython train_model_a.py), AI_Task(nameTask_B, required_memory4000, commandpython train_model_b.py), AI_Task(nameTask_C, required_memory12000, commandpython train_model_c.py), ] # 简单的调度循环 for task in task_queue: # 更新GPU状态模拟周期性监控 current_usage monitor_gpu_usage() for gpu in gpu_list: gpu.used_memory current_usage.get(gpu.id, 0) gpu.is_busy gpu.used_memory (gpu.total_memory * 0.9) # 使用率90%认为忙 best_gpu find_best_gpu(gpu_list, task) if best_gpu ! -1: # 启动任务线程 thread threading.Thread(targetrun_task_on_gpu, args(task, best_gpu)) thread.start() # 简单起见这里等待任务完成再进行下一个调度。实际应为异步。 thread.join() else: print(f[调度器] 暂无足够资源运行任务 {task.name}等待...) time.sleep(10)这个简化的例子演示了调度器的几个关键逻辑资源监控、需求匹配和资源分配/释放。DeepMind等先进方案会复杂得多可能考虑任务优先级、抢占、拓扑感知、能耗等因素。5. 功能测试与效果验证思路对于调度系统测试的核心是验证其是否能正确、高效地分配资源。我们可以设计以下测试场景5.1 基础调度功能测试测试目的验证调度器能否将任务正确分配到满足资源需求的空闲GPU上。操作步骤准备两个AI任务镜像一个需要12GB显存一个需要4GB显存。准备一个双卡环境一张卡16GB一张卡8GB。同时提交两个任务。预期结果大任务被分配到16GB卡小任务被分配到8GB卡。两者同时开始运行。判断成功通过nvidia-smi或集群监控界面观察两个任务是否同时在正确的GPU上运行且显存占用符合预期。5.2 资源碎片利用测试测试目的验证调度器能否利用GPU上的“剩余算力”非独占调度。操作步骤在24GB的GPU上启动一个占用15GB显存的长时任务。提交一个仅需5GB显存的新任务。预期结果新任务被调度到同一张GPU上与第一个任务共享GPU总显存占用接近20GB24GB。判断成功新任务成功启动且该GPU的显存使用量增加约5GB。这需要调度器和运行时如K8s Device Plugin支持GPU共享或MIG多实例GPU。5.3 批量任务吞吐量测试测试目的对比智能调度与简单FIFO调度在批量任务下的整体完成时间。操作步骤准备10个混合任务大小不一运行时间不一。使用默认FIFO调度策略运行一遍记录从第一个任务提交到最后一个任务完成的总时间。使用新的智能调度策略运行同样任务序列记录总时间。预期结果智能调度策略的总完成时间Makespan应短于FIFO。判断成功收集日志计算并对比两个总时间。智能调度应能通过“穿插”运行小任务来减少大任务造成的阻塞。5.4 故障与弹性测试测试目的验证当某个GPU节点故障时调度器能否将其上运行的任务重新调度到其他健康节点。操作步骤在多个节点上运行若干任务。模拟一个节点故障如手动关闭该节点的Kubelet服务。预期结果调度器结合控制器检测到节点不可用将故障节点上的任务标记为失败并根据策略重新创建Pod并调度到其他可用节点。判断成功观察任务监控界面故障任务应在其他节点上重启并继续运行。6. 接口API与批量任务集成在Kubernetes生态中与调度器交互的主要方式是通过API Server提交资源定义YAML文件。对于批量AI任务通常会使用Job或Queue资源。一个典型的AI训练Job的YAML示例apiVersion: batch/v1 kind: Job metadata: name: ai-training-job-1 spec: completions: 1 parallelism: 1 template: spec: containers: - name: trainer image: your-ai-training-image:latest command: [python, train.py] resources: requests: nvidia.com/gpu: 2 # 请求2张GPU memory: 32Gi cpu: 8 limits: nvidia.com/gpu: 2 # 限制最多使用2张GPU memory: 32Gi cpu: 8 env: - name: NVIDIA_VISIBLE_DEVICES value: all # 具体设备由调度器和设备插件分配 restartPolicy: Never backoffLimit: 4 # 失败重试次数批量提交任务你可以编写脚本循环生成并提交多个Job YAML文件。#!/bin/bash # 批量提交任务脚本 for i in {1..10}; do # 使用sed或模板引擎替换YAML中的任务名和参数 cat job-template.yaml | sed s/{{JOB_NAME}}/training-job-$i/g | kubectl apply -f - echo 已提交任务 training-job-$i sleep 1 # 避免瞬间大量提交对API Server造成压力 done与队列系统集成如Kueue对于更复杂的批量任务管理可以使用Kubernetes原生批处理调度框架Kueue。它允许你定义Queue队列、ClusterQueue集群队列和Workload工作负载实现更精细的配额管理和公平共享。# 一个简单的Kueue Workload示例关联一个Job apiVersion: kueue.x-k8s.io/v1beta1 kind: Workload metadata: name: workload-for-job-1 spec: podSets: - name: main template: spec: containers: - name: trainer image: your-ai-training-image:latest resources: requests: nvidia.com/gpu: 2 count: 1 queueName: ai-training-queue # 指定任务进入哪个队列调度器包括K8s默认调度器或高级调度插件会从API Server获取待调度的Pod/Workload信息并根据其资源请求、节点亲和性、污点容忍等规则以及全局的优化目标如负载均衡、减少碎片做出调度决策。7. 资源占用与性能观察调度器本身的资源消耗极低它只是一个控制平面的组件。性能观察的重点在于集群整体的资源利用率和任务执行效率。关键监控指标GPU利用率使用nvidia-smi、DCGM或PrometheusGrafana等监控工具观察各GPU的GPU-Util计算利用率和Memory-Usage显存使用率。理想情况下智能调度应使这些指标长期保持在高位且波动平缓。节点资源利用率监控每个节点的CPU、内存使用率避免因GPU任务导致的内存溢出OOM。任务排队时间记录每个任务从提交到实际开始运行Pod状态变为Running的间隔。智能调度应减少高优先级或小任务的排队时间。任务完成时间记录每个任务的运行时长。调度本身不影响单个任务运行时间但通过避免资源竞争和碎片化可以减少任务因等待资源而停滞的时间。集群吞吐量单位时间内成功完成的任务数量。这是衡量调度效率的终极指标。观察方法命令行工具kubectl get pods、kubectl describe node、kubectl top node/pod。K8s Dashboard可视化查看集群状态和资源使用。监控告警体系部署Prometheus Stack收集kube-state-metrics和node-exporter数据在Grafana中定制调度看板。性能调优方向调度器配置调整kube-scheduler的评分策略权重例如增加LeastAllocated最少已分配的权重来更均衡地分配资源。资源请求/限制为AI任务设置准确且合理的resources.requests和limits。过高的请求会导致调度困难过低的请求可能导致节点超售和任务不稳定。使用设备插件确保正确安装和配置NVIDIA GPU设备插件nvidia-device-plugin以便调度器能准确识别和管理GPU资源。8. 常见问题与排查方法在构建或使用基于智能调度的AI算力平台时可能会遇到以下问题问题现象可能原因排查方式解决方案任务一直处于Pending状态1. 集群没有满足资源请求的节点。2. 节点有污点TaintPod没有对应的容忍Toleration。3. 调度器本身异常。1.kubectl describe pod pod-name查看Events。2.kubectl get nodes查看节点资源与污点。3. 检查kube-schedulerPod日志。1. 增加节点或降低任务资源请求。2. 为Pod添加tolerations或给节点去除污点。3. 重启或排查调度器故障。Pod被调度后立即失败1. 节点资源不足如内存导致Pod启动失败。2. 镜像拉取失败。3. GPU驱动或设备插件问题。1.kubectl describe pod和kubectl logs pod-name。2.kubectl get events --all-namespaces查看集群事件。1. 检查节点实际资源调整Pod的limits。2. 检查镜像仓库网络和权限。3. 检查节点nvidia-smi和设备插件日志。GPU利用率低下1. 任务本身计算不密集。2. 数据加载IO成为瓶颈。3. 任务数量不足或调度策略导致资源碎片化。1. 使用nvidia-smi或监控工具观察长期利用率。2. 分析任务代码检查数据加载流水线。3. 分析调度器决策日志。1. 优化模型或算法。2. 使用更快的存储或数据缓存。3. 调整调度策略或使用支持GPU共享的技术。批量任务中部分任务长时间不运行1. 队列拥堵资源被先提交的大任务占满。2. 任务优先级设置问题。3. 资源配额ResourceQuota限制。1. 查看队列状态和资源使用情况。2. 检查任务是否设置了priorityClassName。3.kubectl describe namespace查看配额。1. 使用支持优先级和抢占的调度器。2. 合理设置任务优先级。3. 申请或调整命名空间资源配额。节点负载不均衡默认调度策略可能未充分考虑负载均衡。kubectl top nodes查看各节点CPU/内存使用差异。调整调度器策略权重启用RequestedToCapacityRatio等评分插件。9. 最佳实践与使用建议从小规模验证开始不要直接在生产集群应用未经充分测试的新调度策略。可以先建立一个与生产环境配置相似的测试集群用代表性的任务负载进行验证。准确声明资源需求这是高效调度的基础。通过压力测试为你的AI训练/推理任务确定一个接近实际最大需求的requests值并设置合理的limits以防止异常任务拖垮节点。利用优先级和抢占对于紧急任务合理使用Kubernetes的PriorityClass。但要谨慎设置避免低优先级任务永远得不到资源。考虑多维度调度除了CPU、内存、GPU还可以考虑节点标签如GPU型号、网络带宽、亲和性/反亲和性将某些Pod部署在一起或分开来进行更精细的调度。实施资源配额和限制在团队共享的集群中使用ResourceQuota和LimitRange为不同项目或用户分配资源上限保证公平性。建立完善的监控告警对集群资源利用率、任务排队时间、调度失败率等关键指标进行监控并设置告警以便及时发现问题。文档化与自动化将任务的资源规格、调度要求如节点选择器形成模板或文档。使用CI/CD流水线或脚本自动化任务的打包、提交和监控过程。关注社区生态Kubernetes调度器插件生态丰富如Volcano, Kube-batch等DeepMind等公司的研究成果也可能以某种形式开源或集成到主流项目中。保持关注评估是否引入。10. 总结Google DeepMind在AI算力调度上的新研究其核心价值在于为我们提供了优化资源利用率的更优算法思路。对于绝大多数开发者和团队而言直接“使用”这个方案可能不现实但深刻理解其目标——动态、高效、公平地匹配任务与算力——至关重要。最值得尝试的切入点不是等待某个具体产品而是审视你当前的AI工作流你是否在单卡上手动切换任务你的训练任务是否在云上因排队而浪费预算你的集群GPU利用率是否长期低于50%如果是那么现在就可以行动。最容易踩的坑是盲目追求复杂的调度系统而忽略了基础工作准确的任务资源画像和稳定的基础设施。没有准确的requests再聪明的调度器也无法做出最佳决策。下一步你可以从简化场景开始编写一个脚本监控本地多卡GPU状态自动将排队任务分配给最空闲的卡。然后逐步扩展到使用Docker Compose编排多任务最终在需要时引入Kubernetes及其丰富的调度生态。通过将智能调度的思想融入你的工具链即使没有“鲸挣恩”的原生系统也能显著提升你的算力利用效率和开发体验。 30款热门AI模型一站整合DeepSeek/GLM/Qwen 随心用限时 5 折。 点击领海量免费额度