引言
隨著AI/ML工作負載的快速成長，傳統調度器在資源分配與拓撲感知上的不足，已成為限制效能提升的關鍵瓶頸。Q調度器透過拓撲優化技術，提供更精準的資源排程與通信效率提升，成為現代雲端基礎設施中不可或缺的組建。本文將深入解析Q的核心技術架構與實踐價值。
技術定義與核心特性
Q調度器的拓撲優化技術
Q調度器是一套基於Kubernetes的智能調度框架，透過拓撲感知與資源分層管理，解決傳統調度器在AI訓練與推理場景中的資源碎片化與通信延遲問題。其核心特性包括：
- 拓撲結構建模：透過節點標籤（如
block-name/rack-name/node-name）抽象化雲端供應商的物理拓撲，建立包含Zone、Block、Rack、Node四層結構的拓撲樹。
- 資源風味API：結合資源池的拓撲屬性，實現預留（Reservation）、Spot、按需（On-demand）等多種資源 provisioning 類型。
- 公平共享與分層隊列：支援Hierarchical Cohorts與Fair Sharing機制，確保資源在不同隊列間的合理分配。
拓撲感知調度策略
Q調度器透過以下策略優化資源放置與通信效率：
- 強制拓撲域（Required Topology）：所有Pod必須位於指定層級的拓撲域，確保數據本地化。
- 偏好拓撲域（Preferred Topology）：優先同域，允許鄰近域溢出，平衡資源利用率與通信成本。
- Rank基於順序排程：AI訓練Pod按rank值分佈於鄰近節點，降低跨節點通信延遲。
- 雙向BFS遍歷：透過底向（Bottom-up）識別可容納負載的拓撲域，頂向（Top-down）映射至具體節點，實現精準資源匹配。
實際應用與性能優化
支援的負載類型
Q調度器兼容多種AI/ML工作負載，包括：
- 訓練負載：Kubernetes Job、JobSet、Ray Job、CubeRay Job。
- 推論負載：DeploymentSet、WorkerSet。
- 通用負載：App Wrapper、Plain Pod。
性能測試結果
在32節點GPU集群中，使用GPT2模型進行訓練測試，Q調度器使訓練時間減少約15%。其關鍵優勢來自：
- 緊密資源放置：減少跨節點通信，降低網絡延遲。
- 動態資源容量計算：基於
status.allocatable與已承諾任務的資源使用情況，實時調整可用容量。
系統設計與技術挑戰
拓撲結構建模與標籤管理
Q調度器透過節點標籤抽象化雲端供應商的物理拓撲，支援自訂標籤名稱與動態更新。然而，標籤配置責任由雲端供應商或集群管理員承擔，需確保標籤一致性與準確性。
調度流程與 gating 機制
Pod創建時設置調度門（Scheduling Gates），待後續階段分配節點選擇器（Node Selector），確保資源分配與拓撲需求的嚴格匹配。此機制雖然提升調度準確性，但也增加系統複雜度。
未來改進方向
- 算法靈活性：提供多種調度算法（如平衡利用率與碎片化），用戶可配置選擇。
- 成本優化：解決同一工作負載內Pod集的獨立調度問題，提升資源利用率。
- 與Cube Scheduler整合：深度整合Cube Scheduler代碼，提升調度準確性。
- 自動化拓撲發現：探討集成Cisco CDP等工具，自動標註節點間距離與拓撲關係。
Q 0.11 版本更新
- 自動模式（Auto Mode）：無需為每個Pod集手動設置標籤，簡化用戶操作。
- 功能擴展：完全支持標準Q的隊列管理功能（公平共享、分層隊列）。
總結
Q調度器透過拓撲感知與資源分層管理，有效解決傳統調度器在AI/ML場景中的資源碎片化與通信延遲問題。其核心價值在於結合Kubernetes生態與雲端拓撲特性，提供靈活且高效的資源排程方案。對於需要處理大規模AI/ML工作負載的企業，Q調度器是值得深入評估的技術選項。