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🎯适合人群：AI平台搭建者｜算法工程师｜模型训练团队｜云平台采购方
AI训练背后，从来不是“你想跑就能跑”，
而是调度平台在做一次次资源分配“博弈”。而且，GPU调度界也早已不是“谁家独大”，
Slurm、YARN、K8s、KubeFlow、Ray 等多种平台各有领地，“内卷”激烈！
🧠01｜为啥算力调度会变得这么复杂？
因为 GPU 并不是像内存/CPU 那样能轻松共享的资源：
算力不均匀：每张 GPU 卡算力不同
任务不均衡：训练任务 vs 推理任务占用差异极大
资源昂贵：不能让卡“闲着”，调度系统必须榨干每一滴性能
用户越来越多：团队协作下，排队、公平、抢占机制越来越重要
🎯结果就是：每个平台都试图用自己的方式“优化调度效率”——内卷就此开始！
🚦02｜调度平台四大流派盘点
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| Kubernetes (K8s) |
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| KubeFlow |
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| Slurm |
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| YARN |
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| Ray |
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🔍03｜几个你可能不知道的调度“冷门点”
✅Kubernetes：并不是为 GPU 训练而生
K8s 更适合 CPU 密集型服务调度，要支持 GPU，需要外挂插件：
nvidia-device-plugin：发现并调度显卡
Volcano / Koordinator：实现任务优先级、抢占、调度优化
📌难点：对 GPU 利用率的细粒度调控较弱，需要二次开发。
✅KubeFlow：把 K8s 打造成 AI 调度平台
它不是一个“新调度器”，而是一个套在 K8s 上的“AI平台封装”。
提供分布式训练支持（如 TFJob、PyTorchJob）
UI 可视化任务管理
支持自动超参搜索（Katib）
📌典型用法：训练+推理+模型管理的端到端流水线。
✅Slurm：科研机构的“调度老大哥”
多年深耕 HPC 场景
支持 MPI 多节点训练
可对 GPU 使用时间、负载进行精细控制
📌难点：界面较简陋、部署复杂，不适合企业云原生。
✅YARN：从大数据调度“转行”来的玩家
原用于 Hadoop 大数据集群调度
后来加入 GPU 插件以支持 AI 工作负载（如 Hadoop 3.x 支持 GPU）
与 Spark、Flink 等大数据组件深度耦合
📌目前逐渐被 K8s 替代，更多见于老旧平台或混合调度系统。
🧩04｜你该怎么选调度平台？
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💡一句话总结：
“训练速度不是显卡决定的，而是调度器给不给你显卡！”
GPU调度系统就是现代AI工厂的“指挥中枢”，
平台怎么选，决定你未来训练效率的上限！
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