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任务生命周期

集群状态

接收任务​

CPodManager 作为总接口接收用户提交的训练任务，提交任务时需提供如下参数：

  • 任务类型
  • 容器镜像
  • 启动命令
  • 模型名称
  • 模型读取路径
  • 数据集名称
  • 数据集读取路径
  • CheckPoint 保存路径
  • Saved-Model 保存路径
  • GPU 类型
  • GPU 数量
  • 存储大小
  • 内存大小

处理任务类型​

  • 三千平台目前支持如下几种任务类型，可根据不同训练框架选择对应的任务类型：
    • MPIJob
    • PyTorchJob
    • TensorFlowJob
    • GeneralJob
  • 根据提交的任务类型生成相应 Job 的 yaml 格式配置
  • 根据提交任务的启动命令配置 Job Pod 拉起后执行的训练程序

处理模型、数据集​

  • 三千平台可对常用开源模型及数据集提供预缓存，预缓存的模型和数据集会生成全局唯一的名称，并存入以唯一名称命名的 PVC 内
  • 已经预缓存的模型、数据集信息会以 CRD 的方式注册到 Kubernetes 集群，以供 CPodManager 查询调用
  • 根据任务提交的模型、数据集名称，检查已注册的 CRD，获取相应的 PVC，并配置挂载到 Job 的 POD
  • 模型、数据集所属的 PVC 将以 ReadOnlyMany 的方式进行挂载

处理申请资源​

  • 根据任务申请的 GPU、内存、RDMA Device 资源，配置 Job 所属 POD 的资源 requests、limits
  • 根据任务申请的存储空间动态创建 PVC，并配置挂载 CheckPoint 以及 Saved-Model 路径
  • CheckPoint、Saved-Model 所属的 PVC 以 ReadWriteMany 的方式进行挂载

启动任务​

  • 处理完上述 Job 配置，CPodManager 调度 training-operator 完成任务启动，拉起任务对应的Pods
  • 在 Pod 调度策略上，针对分布式训练任务，使用 Volcano 做为调度器，支持批量调度（Gang Scheduling）

任务容错机制​

  • 在任务运行期间发生错误，POD 内部 restartPolicy 策略为 OnFailure
  • POD 层级如果发生异常退出，由 Kubernetes 确保重新调度并拉起任务 POD
  • 对于训练是否能根据 CheckPoint 输出继续运行，则需要训练程序来进行保障，三千平台对此不做特殊处理