标签：调度

2026-02-11andy阅读(77)评论(0)

Karmada（Kubernetes Armada）是一个云原生多集群管理系统，旨在提供跨多个 Kubernetes 集群的统一资源管理、应用分发和调度能力。它允许用户将分散在不同云平台、不同地域的集群作为一个统一的资源池进行管理，极大地简...

2026-02-09andy阅读(112)评论(0)

在大规模数据中心集群中，网络拓扑通常采用多级架构（如Fat-Tree或Spine-Leaf），跨越不同交换机（尤其是跨越核心交换机）的通信，相比同一交换机下的通信，往往具有更高的延迟和更大的带宽开销。对于需要高频、低延迟通信的应用（如分布式...

2026-02-07andy阅读(93)评论(0)

Kubernetes的原生调度器（kube-scheduler）功能强大，但在面对特定业务场景，例如强制将某类Pod调度到拥有特定硬件（如FPGA/GPU）的节点组，或者实现复杂的租户隔离计分逻辑时，标准调度策略可能无法满足需求。 解决这类...

2026-02-06andy阅读(135)评论(0)

在现代智能座舱系统中，AI任务通常分为两类：高优先级、低延迟的交互任务（如语音唤醒、手势控制）和低优先级、高吞吐量的后台任务（如DMS/OMS全时监测、环境感知）。如果后台模型占用过多CPU或GPU资源，就可能导致严重的延迟，从而影响用户体...

2026-02-05andy阅读(125)评论(0)

在分布式 AI 训练任务中（例如 PyTorch Distributed 或 Horovod），一个任务通常包含多个相互依赖的 Pods（例如一个 Master 和 N 个 Worker）。这些 Pods 必须同时启动才能开始工作。如果 K...

2026-02-01andy阅读(142)评论(0)

在 Kubernetes (K8s) 环境中，我们经常需要运行一些非持久化的、最终会完成的批处理任务，例如数据备份、清理操作、定期报告生成或一次性的数据迁移。这些任务不适合使用常规的 Deployment 或 DaemonSet。Kuber...

2026-02-01andy阅读(130)评论(0)

导语：为什么流水线并行会产生“气泡”？ 在训练超大规模深度学习模型时（如GPT系列），单个GPU的显存往往无法容纳整个模型。我们不得不采用模型并行策略，其中，流水线并行（Pipeline Parallelism, PP）是一种常用的方法，它...

2026-01-31andy阅读(122)评论(0)

在 Python 的异步编程中，asyncio 提供了强大的高层抽象（如 async/await、asyncio.run）。然而，对于需要精细控制任务执行顺序、实现自定义调度逻辑或与特定底层 I/O 机制集成的场景，我们需要深入了解其低级 ...

2026-01-30andy阅读(86)评论(0)

在现代云计算环境中，Kubernetes (K8s) Pod 是最小的部署和调度单元。一个 Pod 看起来就像一台独立、拥有自己 IP 地址的虚拟机，但它在物理上与其他 Pod 共享宿主机内核。这种“看起来是独立”的能力，正是由 Linux...