Anyone has implemented gang scheduling for Ray clusters with per ray cluster granularity. I do not need ”fancy” borrowing or fairness. But I do want per Ray cluster not per let’s say namespace shared quota. Any tips?
Планируем GPU-нагрузку в Kubernetes: от стандартных механизмов до кастомных решений
Привет, Хабр! Меня зовут Макарий, и как Senior SRE в Yandex Cloud я не только участвовал в разработке Managed Service for Kubernetes, но и всегда любил в свободное время посмотреть, что интересного понавыпускали для «кубика». Kubernetes, как де‑факто стандарт оркестрации контейнеров, предлагает базовые механизмы для управления вычислительными ресурсами. Однако стандартный планировщик Kubernetes (kube‑scheduler) разрабатывался с учётом общих принципов балансировки нагрузки и не специализирован для уникальных особенностей рабочих GPU‑нагрузок. Предлагаю рассмотреть весь спектр возможностей — от встроенных механизмов шедулинга K8s до специализированных планировщиков, таких как Volcano, Apache YuniKorn и KAI‑Scheduler. Проанализирую конкретные сценарии, в которых каждый из этих инструментов демонстрирует свои преимущества, и предложу рекомендации по выбору оптимального решения для ваших рабочих GPU‑нагрузок.
https://habr.com/ru/companies/yandex_cloud_and_infra/articles/971026/
#kubernetes #scheduler #scheduling #kai #Apache_YuniKorn #JobSet #Volcano_Scheduler #Kueue
I’ve been investigating Kueue to bring you a concise analysis that explains what it is and how it can be integrated into your platform.
☝🏼 Whether you’re managing AI tasks, large-scale data processing, or multi-user machine learning experiments, Kueue offers an intriguing approach to resource management and job scheduling in Kubernetes.