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面向深度学习Kubernetes负载饱和调度算法设计与实现
1
作者
王彬丞
王平辉
+3 位作者
武文博
王壮
王斌
丛鹏宇
《郑州大学学报(理学版)》
CAS
北大核心
2024年第4期21-27,共7页
构建深度学习云平台的基础技术Kubernetes在调度过程中使用负载均衡策略,易产生资源碎片,增加任务等待时间。Kubernetes没有考虑对GPU等外部拓展资源的评分,不能很好适应深度学习云平台的业务场景。针对以上问题提出一种负载饱和调度策...
构建深度学习云平台的基础技术Kubernetes在调度过程中使用负载均衡策略,易产生资源碎片,增加任务等待时间。Kubernetes没有考虑对GPU等外部拓展资源的评分,不能很好适应深度学习云平台的业务场景。针对以上问题提出一种负载饱和调度策略,对Kubernetes调度过程进行改进,减少资源碎片,提高资源利用率。该策略支持对用户指定的外部拓展资源进行评分,能更好适应深度学习云平台业务场景。实验结果表明,负载饱和调度策略能够减少23.40%的任务等待时间,并能将GPU利用率提升14.15%,GPU显存利用率提升6.85%。
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关键词
深度学习云平台
Kubernetes调度策略
负载饱和调度
GPU调度
下载PDF
职称材料
深度学习容器云平台下的GPU共享调度系统
被引量:
2
2
作者
王壮
王平辉
+3 位作者
王彬丞
武文博
王斌
丛鹏宇
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2023年第6期86-91,共6页
近年来,容器由于具有轻量级以及高可扩展性,逐渐替代了虚拟机,被广泛应用于深度学习云平台中。但目前深度学习云平台在GPU资源管理上依然存在着不足,主要表现为由于容器编排技术的限制,多个容器无法共享使用GPU资源,而对于一些小规模模...
近年来,容器由于具有轻量级以及高可扩展性,逐渐替代了虚拟机,被广泛应用于深度学习云平台中。但目前深度学习云平台在GPU资源管理上依然存在着不足,主要表现为由于容器编排技术的限制,多个容器无法共享使用GPU资源,而对于一些小规模模型的训练任务和推理任务,单个任务并不能充分利用整张GPU卡的计算资源。当前的独占模式会导致昂贵的GPU资源的浪费,降低资源效率和服务可用性。针对这一问题,提出了一种GPU共享调度系统。一方面,基于Kubernetes的Operator机制对现有集群功能进行扩展,实现了多个Pod共享使用GPU资源,同时设计了一种代理机制保证了与原生Kubernetes的兼容性。另一方面,基于GPU时间片与抢占机制,实现了GPU资源的动态管理与调度,在多个任务之间进行细粒度的协调,并减少了任务干扰。实验结果表明,与原生Kubernetes调度系统相比,该系统能够将一组深度学习训练任务的完成时间平均减少约20%,使得集群GPU资源利用率平均提升约10%。在共享使用GPU时高优先级任务性能相较于独占GPU损耗不到5%,同时能够使得低优先级任务以20%的性能运行在同一张GPU上。
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关键词
深度学习云平台
GPU共享
容器调度
DOCKER
Kubernetes
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职称材料
下肢力量训练对篮球运动员专项技术发展的影响研究
3
作者
丛鹏宇
高俊
《运动精品》
2022年第1期123-125,共3页
文章对下肢力量训练促进篮球运动员专项技术发展的特征进行探讨。分析得出,下肢力量训练在促进篮球运动员专项技术发展中具有为跳投和强篮板球等技术运用提供力量支持、为运动员的快速移动提供稳定的动力输出、为运动员调控身体姿态提...
文章对下肢力量训练促进篮球运动员专项技术发展的特征进行探讨。分析得出,下肢力量训练在促进篮球运动员专项技术发展中具有为跳投和强篮板球等技术运用提供力量支持、为运动员的快速移动提供稳定的动力输出、为运动员调控身体姿态提供调控保障的作用。当前,篮球运动员下肢力量训练存在过于重视最大力量练习,缺乏有效促进神经系统对肌肉的调控和与专项技术结合不足等问题。为此,提出强化快速力量练习、提升神经系统对肌群的控制、结合专项技术等对策。
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关键词
下肢
力量训练:篮球
专项技术
形成
发展
原文传递
题名
面向深度学习Kubernetes负载饱和调度算法设计与实现
1
作者
王彬丞
王平辉
武文博
王壮
王斌
丛鹏宇
机构
西安交通大学自动化科学与工程学院
中国移动通信有限公司研究院
出处
《郑州大学学报(理学版)》
CAS
北大核心
2024年第4期21-27,共7页
基金
教育部-中国移动人工智能建设项目(MCM20190701)。
文摘
构建深度学习云平台的基础技术Kubernetes在调度过程中使用负载均衡策略,易产生资源碎片,增加任务等待时间。Kubernetes没有考虑对GPU等外部拓展资源的评分,不能很好适应深度学习云平台的业务场景。针对以上问题提出一种负载饱和调度策略,对Kubernetes调度过程进行改进,减少资源碎片,提高资源利用率。该策略支持对用户指定的外部拓展资源进行评分,能更好适应深度学习云平台业务场景。实验结果表明,负载饱和调度策略能够减少23.40%的任务等待时间,并能将GPU利用率提升14.15%,GPU显存利用率提升6.85%。
关键词
深度学习云平台
Kubernetes调度策略
负载饱和调度
GPU调度
Keywords
deep learning cloud platform
Kubernetes scheduling strategy
load saturation scheduling
GPU scheduling
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
深度学习容器云平台下的GPU共享调度系统
被引量:
2
2
作者
王壮
王平辉
王彬丞
武文博
王斌
丛鹏宇
机构
西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室
中国移动通信有限公司研究院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2023年第6期86-91,共6页
基金
国家重点研发计划(2021YFB1715600)
国家自然科学基金(61902305,61922067)
+1 种基金
深圳市基础研究基金(JCYJ20170816100819428)
“人工智能”教育部-中国移动建设项目(MCM20190701)。
文摘
近年来,容器由于具有轻量级以及高可扩展性,逐渐替代了虚拟机,被广泛应用于深度学习云平台中。但目前深度学习云平台在GPU资源管理上依然存在着不足,主要表现为由于容器编排技术的限制,多个容器无法共享使用GPU资源,而对于一些小规模模型的训练任务和推理任务,单个任务并不能充分利用整张GPU卡的计算资源。当前的独占模式会导致昂贵的GPU资源的浪费,降低资源效率和服务可用性。针对这一问题,提出了一种GPU共享调度系统。一方面,基于Kubernetes的Operator机制对现有集群功能进行扩展,实现了多个Pod共享使用GPU资源,同时设计了一种代理机制保证了与原生Kubernetes的兼容性。另一方面,基于GPU时间片与抢占机制,实现了GPU资源的动态管理与调度,在多个任务之间进行细粒度的协调,并减少了任务干扰。实验结果表明,与原生Kubernetes调度系统相比,该系统能够将一组深度学习训练任务的完成时间平均减少约20%,使得集群GPU资源利用率平均提升约10%。在共享使用GPU时高优先级任务性能相较于独占GPU损耗不到5%,同时能够使得低优先级任务以20%的性能运行在同一张GPU上。
关键词
深度学习云平台
GPU共享
容器调度
DOCKER
Kubernetes
Keywords
Deep learning cloud platform
GPU sharing
Container scheduling
Docker
Kubernetes
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
下肢力量训练对篮球运动员专项技术发展的影响研究
3
作者
丛鹏宇
高俊
机构
哈尔滨师范大学体育科学学院
出处
《运动精品》
2022年第1期123-125,共3页
基金
黑龙江省高等教育教学改革项目(SJGY20190365)。
文摘
文章对下肢力量训练促进篮球运动员专项技术发展的特征进行探讨。分析得出,下肢力量训练在促进篮球运动员专项技术发展中具有为跳投和强篮板球等技术运用提供力量支持、为运动员的快速移动提供稳定的动力输出、为运动员调控身体姿态提供调控保障的作用。当前,篮球运动员下肢力量训练存在过于重视最大力量练习,缺乏有效促进神经系统对肌肉的调控和与专项技术结合不足等问题。为此,提出强化快速力量练习、提升神经系统对肌群的控制、结合专项技术等对策。
关键词
下肢
力量训练:篮球
专项技术
形成
发展
分类号
G841 [文化科学—体育训练]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向深度学习Kubernetes负载饱和调度算法设计与实现
王彬丞
王平辉
武文博
王壮
王斌
丛鹏宇
《郑州大学学报(理学版)》
CAS
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
深度学习容器云平台下的GPU共享调度系统
王壮
王平辉
王彬丞
武文博
王斌
丛鹏宇
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2023
2
下载PDF
职称材料
3
下肢力量训练对篮球运动员专项技术发展的影响研究
丛鹏宇
高俊
《运动精品》
2022
0
原文传递
已选择
0
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