Impactful scheduling for GPU clusters

摘要

介紹 Ai2 如何將 GPU 排程從優先順序制改為基於預算與公平共享的系統，解決了資源爭奪與佔用問題。透過引入時間切片合約與模擬工具，顯著降低了等待時間並減少人工維護工時。讀者可學習大型 AI 基礎設施的資源分配策略與系統設計思路。

This article details how Ai2 replaced a priority-based GPU scheduler with a budget and fair-share system to improve resource allocation efficiency.

摘要、重點與章節標題由語言模型整理，細節（誰說的、數字、先後）可能有誤；要引用請以原始內容為準。

重點

• 將 GPU 排程改為基於預算的公平共享機制。
• 引入時間切片合約減少資源佔用與維護工時。
• 使用模擬工具預測排程變更的潛在影響。

適合誰看

負責管理大型 GPU 叢集、進行資源排程或研究 AI 基礎設施系統設計的工程師與研究人員。

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