Введение
Современные AI-нагрузки, особенно обучение больших языковых моделей (LLM) и глубокое обучение, требуют эффективного управления GPU-кластерами. Без правильного планировщика ресурсы простаивают, задачи конкурируют за память, а время экспериментов растёт. В конце 2025 года команда разработчиков платформы Nova AI столкнулась с этой проблемой и опубликовала серию статей о своём опыте выбора оптимального планировщика GPU-задач. В первой части рассматриваются три кандидата: Volcano, Kueue и KAI Scheduler. Источник.
Проблема: почему стандартный Kubernetes Scheduler не подходит?
Kubernetes — стандарт де-факто для оркестрации контейнеров, но его встроенный планировщик не оптимизирован для GPU-задач. Основные ограничения:
- Отсутствие топологии: не учитывает физическое расположение GPU (NVLink, NVSwitch), что критично для multi-GPU тренировки.
- Очереди и приоритеты: нет гибких механизмов gang-scheduling (запуск всех подов задачи одновременно) и backfilling.
- Динамическое распределение ресурсов: GPU часто выделяются как целое устройство, без долевого использования.
В статье отмечается, что для платформы Nova AI, обрабатывающей десятки параллельных экспериментов, эти недостатки приводили к простоям до 30% времени кластера.
Кандидат №1: Volcano — зрелый планировщик с богатым функционалом
Volcano — open-source проект, созданный для high-performance computing (HPC) и AI-задач на Kubernetes. Он расширяет стандартный планировщик следующими механизмами:
| Механизм | Описание | Значимость для GPU-задач |
|---|---|---|
| Gang-scheduling | Задача запускается только когда все её поды готовы | Предотвращает deadlock при распределённом обучении |
| Fair-share и очереди | Поддержка многоуровневых очередей с приоритетами | Позволяет разделять кластер между командами |
| Topology-aware | Учёт NUMA, GPU-топологии | Ускоряет меж-GPU коммуникацию до 20% |
| Backfilling | Заполнение «дыр» в расписании короткими задачами | Повышает утилизацию GPU на 15–25% |
По данным бенчмарков, опубликованных в статье, Volcano показал сокращение времени ожидания задач на 40% по сравнению со стандартным планировщиком при нагрузке 80% кластера. Однако главный недостаток — сложность конфигурации: требуется настройка custom resource definitions (CRD) и политик, что увеличивает порог входа.
Кандидат №2: Kueue — лёгкость и интеграция с Kubernetes
Kueue — более молодой проект (CNCF sandbox), ориентированный на управление очередями и квотами. Его ключевая особенность — нативная интеграция с Kubernetes API: не требует замены стандартного планировщика, а работает как надстройка.
Плюсы Kueue:
- Простая установка через Helm-чарт.
- Поддержка hierarchical quotas (разделение ресурсов по проектам).
- Автоматическое приостановка (suspend) и возобновление задач.
Минусы:
- Отсутствие gang-scheduling (реализовано экспериментально).
- Нет встроенной топологии GPU.
- Для сложных сценариев (например, multi-node training) требуется дополнительная настройка.
В статье авторы провели тест: Kueue справился с 50 параллельными задачами на кластере из 4 узлов (по 8 GPU каждый), но при попытке запустить 100 задач просадка производительности составила 12% из-за накладных расходов на управление очередями.
Кандидат №3: KAI Scheduler — специализированное решение от Intel
KAI Scheduler (Kubernetes AI Scheduler) — проприетарное решение от Intel, оптимизированное для Intel GPU и Xeon-процессоров. Его главные фишки:
- Динамическое выделение GPU-памяти (MIG-подобное для Intel).
- Интеграция с Intel OneAPI.
- Поддержка bin-packing и spread-стратегий.
Однако для платформы Nova AI, использующей преимущественно NVIDIA GPU, KAI Scheduler показал ограниченную совместимость. В тестах на кластере с NVIDIA A100 производительность оказалась на 20% ниже, чем у Volcano. Авторы отметили, что решение имеет смысл только для гомогенных Intel-кластеров.
Сравнительная таблица
| Критерий | Volcano | Kueue | KAI Scheduler |
|---|---|---|---|
| Gang-scheduling | Да | Нет (эксперим.) | Да |
| Топология GPU | Да | Нет | Да (только Intel) |
| Простота настройки | Низкая | Высокая | Средняя |
| Совместимость | NVIDIA/AMD/Intel | Любые GPU | Только Intel |
| Лицензия | Apache 2.0 | Apache 2.0 | Проприетарная |
| Утилизация GPU (тест) | 92% | 85% | 78% (на NVIDIA) |
Заключение
Первая часть серии статей авторов Nova AI даёт чёткую картину: для гетерогенных GPU-кластеров (особенно на NVIDIA) Volcano остаётся наиболее зрелым и производительным вариантом, несмотря на сложность. Kueue подходит для простых сценариев с быстрым запуском, а KAI Scheduler — нишевый инструмент. Во второй части, как обещают авторы, будет представлено бенчмарк-тестирование под реальными нагрузками и финальный выбор.
Если вы управляете AI-инфраструктурой и хотите глубже разобраться в автоматизации распределения ресурсов, платформа ASI Biont предоставляет инструменты для анализа и оптимизации рабочих нагрузок — подробнее на asibiont.com/courses.
Комментарии