标签：调度

2026-02-13andy阅读(287)评论(0)

Java 平台自诞生以来，其并发模型主要基于“平台线程”（Platform Threads），即操作系统线程的一对一映射。当并发量达到数万级别时，创建和管理这些重量级的操作系统线程会带来巨大的内存开销和上下文切换成本，严重限制了Java在高...

2026-02-11andy阅读(294)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(498)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(309)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(526)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(397)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(399)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(527)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(358)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(317)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...