Nova AI выбрала планировщик для GPU в Kubernetes: почему стандартный планировщик не справляется с AI-нагрузками

Проблема распределения GPU в Kubernetes для задач ИИ

Стандартный планировщик Kubernetes плохо подходит для управления AI/ML-нагрузками. Он не может эффективно оркестрировать связанные задачи как единое целое, что критично для распределенного обучения. Также планировщик не управляет очередями и приоритетами, из-за чего задачи разного типа — инференс, обучение, эксперименты — конфликтуют в одном кластере. Еще одна проблема — неумение дробить GPU-ресурсы, из-за чего мощные видеокарты могут простаивать, если задаче нужна лишь часть их мощности.

Выбор планировщика: Volcano, Kueue, KAI Scheduler

Для решения этих проблем можно рассмотреть специализированные планировщики. Volcano изначально создавался для высокопроизводительных вычислений и Big Data. Его архитектура поддерживает очереди заданий, пакетное планирование и совместное размещение связанных задач, что подходит и для AI-нагрузок. Kueue, проект из экосистемы Kubernetes, фокусируется на управлении квотами и очередями для справедливого распределения ресурсов между командами. KAI Scheduler предлагает свой подход к оркестрации. Выбор между ними зависит от конкретной архитектуры кластера, преобладающих типов задач и требований к мультитенантности.

Экономический эффект от внедрения специализированного планировщика

Внедрение умного распределения GPU позволяет повысить их утилизацию. Это сокращает время ожидания для высокоприоритетных задач, например, для инференса в продакшене, и снижает общие затраты на инфраструктуру. Для разработчиков и дата-сайентистов это означает меньше ручных вмешательств для запуска задач, более предсказуемое время выполнения и возможность работы в изолированных очередях. Для бизнеса такая оптимизация открывает возможность обслуживать больше клиентов и проводить больше экспериментов на том же парке оборудования.

Тренд на специализацию инфраструктурного ПО под нужды ИИ

Стандартные инструменты оркестрации, такие как Kubernetes, служат фундаментом. Однако для раскрытия полного потенциала дорогих GPU требуются дополнительные слои интеллектуального управления. Потребность отрасли в решениях, которые выходят за рамки простого выделения ресурсов и занимаются сложной оптимизацией рабочих нагрузок, ведет к развитию экосистемы планировщиков. Это включает их интеграцию с системами мониторинга и появление новых абстракций для описания ML-пайплайнов в Kubernetes. Таким образом, специализация инфраструктурного софта становится ответом на растущие требования к эффективности и управляемости ресурсов в сфере искусственного интеллекта.