组件介绍

任务调度组件支持调度管理各种 AI 任务，结合 CCE Deep Learning Frameworks Operator，可实现直接在 CCE 上进行深度学习模型训练。

组件功能

• 支持丰富的调度策略和增强型的 Job 管理能力。

• 调度策略支持 spread 和 binpack 两种。binpack 表示多个 Pod 会优先集中共享使用同一 GPU 卡，适用于需要提高 GPU 资源利用率的场景；spread 表示多个 Pod 会尽量分散使用不同的 GPU 卡，适用于 GPU 高可用场景。
• 抢占模式支持队列内优先级抢占和队列间超发抢占。队列内优先级抢占指同一队列中，优先级高的任务可抢占优先级低任务的资源，保障高优先级任务运行；队列间超发抢占指 A 队列资源用满、B 队列有空闲资源时，若 A 队列提交新任务，将调度到 B 队列上运行，当 B 队列有新任务提交且资源不足时，将终止超发任务以保障 B 队列任务运行。 抢占功能使用可参考 队列管理 和 任务管理 中相关说明。

使用场景

您可以直接在 CCE 集群上运行深度学习任务，提高 AI 工程效率。

限制说明

• 仅支持v1.18及以上版本的 Kubernetes 集群。

安装组件

导航路径：产品服务->云原生->容器引擎 CCE->集群管理->集群列表->目标集群->运维与管理->组件管理。

1. 登录 百度智能云官网 并进入容器引擎 CCE 控制台，在 【集群列表】 中选择目标集群并进入集群详情页。
2. 在目标集群左侧导航中进入 【运维与管理】->【组件管理】，打开组件列表页面。

3. 在组件列表中定位 CCE AI Job Scheduler 并进入配置入口。

   • 若状态为“未安装”，点击 【安装】。
   • 若状态为“已部署”，点击 【...】->【修改配置】（或按需选择 【升级】）进入配置流程。
4. 在组件配置页面中完成深度学习框架配置。

4. 在组件配置页面完成深度学习框架调度参数配置。

   • 在 资源调度 中按需选择 binpack 或 spread。
   • 在 任务抢占模式 中按需开启“队列内优先级抢占”和“队列间超发抢占”。
   • 在 仅使用 AI Job Scheduler 调度器 中按业务需求开启或关闭。
5. 点击 【确认】 提交组件安装或配置，提交成功后完成组件安装或配置更新。

版本记录