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集群调度与分布式训练框架
资料介绍
一、核心概念与背景
随着人工智能大模型参数规模从亿级突破至万亿级，单GPU设备已经无法满足模型训练对计算资源的需求，基于GPU集群的分布式训练成为当前大模型训练的主流方案。集群调度与分布式训练框架作为支撑大规模训练任务的核心基础设施，承担着资源分配、任务调度、容错管理、通信协同等核心功能，其性能直接决定了训练任务的效率、资源利用率与任务稳定性。
传统的单节点训练受限于硬件内存与计算能力，仅能支持小参数模型的训练，而分布式训练通过将模型拆分到多个计算节点，利用多节点的并行计算能力提升训练速度、支持更大规模的模型参数。集群调度系统负责管理整个集群的计算、存储与网络资源，根据任务需求动态分配资源、调度任务执行，而分布式训练框架则负责实现训练逻辑的并行化、节点间的通信协同与容错处理，二者相互配合共同完成大规模AI模型的训练任务。
二、集群调度系统核心设计
2.1 资源模型与抽象
集群调度系统首先需要对集群内的各类资源进行抽象建模，常见的资源类型包括计算资源（GPU、CPU）、存储资源（内存、磁盘、共享存储）、网络资源（带宽、拓扑）。资源模型需要准确描述每个节点的资源容量、当前剩余资源以及资源的异构属性，例如不同型号GPU的显存容量、计算能力差异，不同网络链路的带宽差异等。
主流的资源抽象采用分组划分的方式，将集群划分为多个资源池，不同资源池对应不同类型的硬件，满足不同训练任务的需求：例如大模型训练任务需要高显存GPU资源池，数据预处理任务需要多CPU核心资源池，推理任务需要低时延推理GPU资源池。资源抽象还需要支持亲和性与反亲和性配置，例如将通信频繁的任务调度到同一交换机下的节点，减少网络通信延迟，避免将互斥任务调度到同一节点导致资源争抢。
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