使用NVIDIA KAI 调度器增强Ray集群以优化工作负载管理
realtime news Oct 04, 2025 05:01
NVIDIA的KAI调度器与KubeRay集成，为Ray集群提供高级调度功能，优化资源分配和工作负载优先级。
NVIDIA宣布其KAI调度器已与KubeRay集成，为Ray集群带来了复杂的调度功能，据NVIDIA报道。这一集成促进了组调度、工作负载优先级和自动扩展，优化了高需求环境中的资源分配。
引入的关键功能
该集成为Ray用户引入了几个高级功能：
- 组调度：确保所有分布式Ray工作负载同时启动，防止低效的部分启动。
- 工作负载自动扩展：根据资源可用性和工作负载需求自动调整Ray集群大小，提高弹性。
- 工作负载优先级：允许高优先级推理任务抢占低优先级批处理训练，确保响应性。
- 层次队列：在不同团队和项目之间实现动态资源共享和优先级排序，优化资源利用。
技术实现
要利用这些功能，用户需要适当地配置KAI调度器队列。推荐使用两级层次队列结构，以实现对资源分配的精细控制。设置过程包括定义具有配额、限制和超配权重等参数的队列，这些参数决定了资源分配和优先级管理。
实际应用
在实际场景中，KAI调度器使训练和推理工作负载在Ray集群中无缝共存。例如，训练任务可以通过组调度进行调度，而推理服务可以通过更高的优先级部署以确保快速响应时间。这种优先级在GPU资源有限的环境中尤为重要。
未来展望
KAI调度器与Ray的集成展示了AI和机器学习应用程序的工作负载管理的重大进步。随着NVIDIA继续增强其调度技术，用户可以期待在其计算环境中获得更精细的资源分配和优化控制。
有关设置和利用KAI调度器的更多详细信息，请访问官方NVIDIA 博客。
Image source: Shutterstock.jpg)