GPU Resource Management On JDOS

• 语言: 中文（简体）
• 格式: .pptx
• 来源: github.com/latermonk

摘要

文档介绍了京东云操作系统（JDOS）上的GPU资源管理方案，主要围绕基于容器的服务展开。文档详细描述了用于实验的GPU容器、基于Kubeflow的机器学习训练服务以及模型管理和Serving服务的实现。通过容器化服务，用户可以便捷地进行GPU资源的实验、训练和部署，同时系统提供了完善的监控和资源释放机制，以提高GPU利用率。文档还提到通过HPA（Horizontal Pod Autoscaler）和GPU复用技术进一步优化资源使用效率。

AI总结

《GPU Resource Management On JDOS》文档总结如下：

1. **服务概述**
- 提供基于容器的GPU资源管理，支持实验、训练和模型Serving服务。
- GPU资源不对业务方直接提供物理机，所有服务均基于容器实现。

2. **GPU资源管理**
- GPU实验基于JDOS的常规容器服务，支持自定义镜像和完善的周边服务。
- GPU资源通过容器化方式管理，支持动态分配和释放，提高利用率。

3. **训练服务**
- 提供基于Kubeflow的分布式训练方案，支持界面化操作和依赖自动安装。
- 支持分布式文件系统存储，提供TensorBoard实时监控训练状态。
- 用户训练完成后自动释放GPU资源，支持Job调度（部门配额限制+优先级）。

4. **Serving服务**
- 提供统一便捷的模型Serving服务，用户只需指定模型即可快速创建服务。
- 支持GPU复用和HPA（Horizontal Pod Autoscaler）技术，进一步提高GPU利用率。
- 提供gRPC和REST接口，便于用户调用。

5. **其他功能**
- 提供容器监控服务，采集GPU的各项指标（如温度、功耗、利用率等），支持HPA数据源。
- 支持用户自定义监控项，便于查看服务状态和优化资源使用。

总结：该方案通过容器化、分布式训练和智能调度，高效管理GPU资源，支持实验、训练和模型Serving，同时提供监控和扩展能力，最大化GPU利用率。