2024AI异构计算集群调度与资源管理系统.docxVIP

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课程概览

在多租(Multi-Tenant)GPU集群运行作业(Job)

拥有10GPU配额

提交TFJob

拥有20GPU配额

提交PyTorchJob

多用户共享多GPU服务器

多作业(Job),多用户

作业环境需求多样

作业资源需求多样

服务器软件环境单一

服务器空闲资源多样

拥有100GPU配额

GPU集群

提交MXNetJob

调度与资源管理系统重要性

提供人工智能基础架构支持

深度学习作业(Job)调度(Scheduling)与管理

异构硬件管理

提升生产力

用户专注于模型创新,无需关注系统部署,管理

模型,代码和数据共享,加速研究与创新

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