基于CCE快速部署Volcano批量调度系统

基于CCE快速部署Volcano批量调度系统

    volcano 更多内容
  • 创建专属资源池

    集群概念、集群和虚拟私有云及子网间关系、集群和节点的使用约束。 前提条件 确保CCE集群已安装Volcano插件,否则在此资源池创建的任务会调度失败。如未安装,请参考安装Volcano插件。 创建步骤 开始执行批量计算前,请先创建资源池环境。 登录BCE控制台,在左侧导航栏单击“资源池管理”。

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  • 创建集群时指定要安装的插件

    everest:表示安装CCE容器存储(Everest)插件。 node-local-dns:表示安装节点本地 域名 解析加速插件。 volcano:表示安装Volcano调度器插件。 npd:表示安装CCE节点故障检测插件。 cie-collector:表示安装云原生监控插件。 log-agent:表示安装云原生日志采集插件。

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  • 权限及授权项

    Project) 创建队列 POST /apis/scheduling.volcano.sh/v1beta1/queues bce:queues:create √ x 删除队列 DELETE /apis/scheduling.volcano.sh/v1beta1/queues/:name bce:queues:delete

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  • 负载感知调度

    21及以上版本的集群,详情请参见购买Standard/Turbo集群。 已安装Volcano 1.11.14及以上版本的插件,详情请参见Volcano调度器。 已安装CCE云原生监控插件(kube-prometheus-stack),并开启“本地数据存储”模式,详情请参见云原生监控插件。 使用kube

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  • 插件实例字段说明

    CCE容器弹性引擎 CCE突发弹性引擎(对接CCI) CCE AI套件(NVIDIA GPU) CCE AI套件(Ascend NPU) Volcano调度器 CCE密钥管理(对接 DEW) CCE容器网络扩展指标 节点本地域名解析加速 云原生监控 云原生日志采集 父主题: API

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  • 什么是容器批量计算

    EdgeFabric,简称IEF)等基础设施,提供多集群、多任务/异构资源混合调度能力,并支持多队列管理,方便多业务进行应用规划。BCE基于Volcano构建混合调度能力,可以支持批量作业的并发调度,在容器技术的加持下,BCE可以做到秒级应用部署,且能按照使用量计费,为您提供最佳性价比和最高效部署能力的批量任务解决方案。

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  • 创建NPU应用

    terminationGracePeriodSeconds: 30 schedulerName: volcano ## 使用的调度器指定为volcano tolerations: - key: node.kubernetes

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  • 如何根据集群规格调整插件配额?

    8000m 8000m 8000Mi 8000Mi 2000 2 8000m 8000m 8000Mi 8000Mi Volcano调度器 集群规格调整后,Volcano调度器所需的资源需要根据集群的规模进行自定义调整。 小于100个节点,可使用默认配置,即CPU的申请值为500m,

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  • 集群成本管理最佳实践

    access)节点访问会导致增加延迟和开销,从而降低系统性能。为此,volcano实现了NUMA亲和性调度策略,尽可能把Pod调度到需要跨NUMA节点最少的工作节点上,这种调度策略能够降低数据传输开销,优化资源利用率,从而增强系统的整体性能。 Volcano的目标是解决调度程序NUMA拓扑感知的限制,以便实现以下目标:

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  • 多节点训练TensorFlow框架ps节点作为server会一直挂着,ModelArts是怎么判定训练任务结束?如何知道是哪个节点是worker呢?

    会以worker任务组的进程退出码,判断训练作业是否结束。 通过task name判断的哪个节点是worker。下发的训练作业是一个volcano job,里边会有两个task:一个是ps、一个是worker。两个task的启动命令不同,会自动生成超参--task_name,ps

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  • 查询APIGroupList

    } ] }, { "name" : "batch.volcano.sh", "preferredVersion" : { "groupVersion" : "batch.volcano.sh/v1alpha1", "version" :

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  • 资源利用率优化调度配置案例

    资源利用率优化调度配置案例 概述 Volcano调度分为两个阶段,分别为节点过滤和节点优选,过滤阶段筛选出符合调度条件的节点,优选阶段对所有符合调度条件的节点打分,最终选取得分最高的节点进行调度。Volcano提供多种调度策略进行节点打分优选,每种调度策略可以根据实际业务场景调整

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  • 装箱调度(Binpack)

    集群资源利用率。 前提条件 已创建v1.19及以上版本的集群,详情请参见购买Standard/Turbo集群。 已安装Volcano插件,详情请参见Volcano调度器。 Binpack功能介绍 Binpack调度算法的目标是尽量把已有的节点填满(即尽量不往空白节点分配)。具体实

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  • 准备镜像环境

    data内容保持不动,初始化完成,会被volcano插件自动修改 jobstart_hccl.json: | { "status":"initializing" } --- apiVersion: batch.volcano.sh/v1alpha1 kind:

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  • 准备镜像环境

    data内容保持不动,初始化完成,会被volcano插件自动修改 jobstart_hccl.json: | { "status":"initializing" } --- apiVersion: batch.volcano.sh/v1alpha1 kind:

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  • 插件版本发布记录

    CCE突发弹性引擎(对接CCI)插件版本发布记录 CCE AI套件(NVIDIA GPU)版本发布记录 CCE AI套件(Ascend NPU)版本发布记录 Volcano调度器版本发布记录 CCE密钥管理(对接 DEW)插件版本发布记录 CCE容器网络扩展指标插件版本发布记录 节点本地域名解析加速插件版本发布记录

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  • 什么是容器批量计算

    基于CCE、CCI、IEF等基础设施,提供多集群、多任务/异构资源混合调度能力,并支持多队列管理,方便多业务进行应用规划。BCE基于volcano构建混合调度能力,可以支持批量作业的并发调度,在容器技术的加持下,BCE可以做到秒级应用部署,且能按照使用量计费,为您提供最佳性价比和最高效部署能力的批量任务解决方案。

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  • 调度算法

    提高binpack插件的打分权重值后,该插件对于节点选择的影响力提高,nodeorder等插件对于节点的打分影响力将会被削弱 负载感知调度 Volcano调度器提供节点CPU、Memory的负载感知调度能力,感知集群内节点CPU、Memory的负载情况,将Pod优先调度到负载较低的节点,

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  • CCE最佳实践汇总

    核心资源指标HPA性能优化之路 Kubernetes容器调度相关 基于Volcano实现节点真实负载感知调度 通过自定义调度优先级配置,实现在vk弹性场景下,扩容时优先调度到本地CCE集群,缩容时优先缩容CCI业务 Kubernetes通过Volcano实现MPI高性能计算作业 kube-schedu

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  • 兼容Kubernetes默认GPU调度模式

    使用GPU虚拟化兼容Kubernetes默认GPU调度模式,要求配套的CCE AI 套件 (NVIDIA GPU)插件版本为2.0.10及以上、Volcano调度器插件版本为1.10.5及以上。 开启Kubernetes默认GPU调度模式兼容 登录CCE控制台,单击集群名称进入集群,在左侧选择“插件中心”。

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  • 训练作业容错检查

    设置API 检测项目与执行条件 检测项目 item(日志关键字) 执行条件 检测成功要求 域名检测 dns 无 volcano容器的域名都解析成功(/etc/volcano下的“.host”文件中的域名解析成功) 磁盘空间-容器根目录 disk-size root 无 大于32GB

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