Volcano v1.8.2正式发布

北京时间2024年1月9日,Volcano 社区 v1.8.2 版本正式发布,此次版本增加了以下新特性:

  • 支持vGPU调度及隔离

  • 支持vGPU和用户自定义资源的抢占能力

  • 新增JobFlow工作流编排引擎

  • 节点负载感知调度与重调度支持多样化的监控系统

  • 优化Volcano对通用服务调度的能力

  • 优化Volcano charts包的发布与归档

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Volcano是业界首个云原生批量计算项目,于2019年6月在上海 KubeCon 正式开源,并在2020年4月成为 CNCF 官方项目。2022年4月,Volcano 正式晋级为CNCF 孵化项目。Volcano 社区开源以来,受到众多开发者、合作伙伴和用户的认可和支持。截至目前,累计有600+全球开发者参与社区贡献。

Volcano v1.8.2 关键特性介绍

支持vGPU调度及隔离

自 ChatGPT 爆火之后,AI大模型的研发层出不穷,不同种类的AI大模型也相继推出,由于其庞大的训练任务需要大量算力,以 GPU 为核心的算力供给已成为大模型产业发展的关键基础设施。在实际使用场景中,用户对于 GPU 资源的使用存在资源利用率低,资源分配不灵活等痛点问题,必须采购大量冗余的异构算力才能满足业务需求,而异构算力本身成本高昂,为企业的发展带来了很大的负担。 从 1.8版本开始,Volcano 为可共享设备(GPU、NPU、FPGA…)提供一个抽象的通用框架,开发者可以基于该框架自定义多种类型的共享设备;当前,Volcano 已基于该框架实现 GPU 虚拟化特性,支持 GPU 设备复用、资源隔离等能力,详情如下:

  • GPU共享:每个任务可以申请使用一个 GPU 卡的部分资源,GPU 卡可以在多个任务之间共享。

  • 设备显存控制:GPU 可以按照设备显存分配(比如:3000M)或者按比例分配(比如:50%),实现 GPU 虚拟化资源隔离能力。

关于 vGPU 的更多信息,请参考:

支持vGPU和用户自定义资源的抢占能力

当前 Volcano 支持 CPU、Memory 等基础资源抢占功能,对于 GPU 资源和用户基于 Volcano 框架二次开发调度插件,并自主管理的资源(如:NPU、网络资源等)尚不能很好的支持抢占能力。 在1.8版本中,Volcano 对节点过滤相关处理( PredicateFn 回调函数)进行重构,返回结果中增加 Status 类型,用于标识在调度、抢占等场景下,当前节点是否满足作业下发条件。GPU 抢占功能已基于优化后的框架实现发布,用户基于Volcano 进行二次开发的调度插件可以结合业务场景适配升级。 在1.8.2版本中,Volcano支持节点CSI挂盘数量和节点Pods数量的抢占。

关于支持扩展资源抢占的更多信息,请参考:

https://github.com/volcano-sh/volcano/pull/2916

新增JobFlow工作流编排引擎

工作流编排引擎广泛应用于高性能计算、AI 生物医药、图片处理、美颜、游戏AGI、科学计算等场景,帮助用户简化多个任务并行与依赖关系的管理,大幅度提升整体计算效率。 JobFlow 是一种轻量化的任务流编排引擎,专注于 Volcano 的作业编排,为Volcano 提供作业探针、作业完成依赖,作业失败率容忍等多样化作业依赖类型,并支持复杂的流程控制原语,具体能力如下:

  • 支持大规模作业管理以及复杂任务流编排

  • 支持实时查询到所有关联作业的运行情况以及任务进度

  • 支持作业自动运行、定时启动释放人力成本

  • 支持不同任务可以设置多种动作策略,当任务满足特定条件时即可触发对应动作,如超时重试、节点故障漂移等

JobFlow 任务运行演示如下:

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关于 JobFlow 的更多信息,请参考:

https://github.com/volcano-sh/volcano/blob/master/docs/design/jobflow/README.md

节点负载感知调度与重调度支持多样化的监控系统

Kubernetes 集群状态随着任务的创建和结束实时变化,在某些场景(如:增加、删除节点,Pod、Node 的亲和性改变,作业生命周期动态变化等),出现集群节点间资源利用率不均衡,节点性能瓶颈掉线等问题,此时基于真实负载的调度与重调度可以帮助我们解决上述问题。 Volcano 1.8版本之前,真实负载调度与重调度的指标获取仅支持 Prometheus,从1.8版本开始,Volcano 优化监控指标获取框架,新增 ElasticSearch 监控系统支持,并支持以较小适配工作量平滑对接更多类型监控系统。

关于支持多种监控系统的更多信息,请参考:

优化Volcano对微服务调度的能力

增加Kubernetes默认调度器插件开关

Volcano 是一个统一的融合调度系统,不仅支持 AI、BigData 等计算类作业,也支持微服务工作负载,兼容 Kubernetes 默认调度器的 PodTopologySpread、VolumeZone、VolumeLimits、NodeAffinity、PodAffinity等调度插件,Kubernetes 默认调度插件能力在 Volcano 中默认开启。 自 Volcano 1.8 版本开始,Kubernetes 默认调度插件可以通过配置文件的方式自由选择打开和关闭,默认全部打开,如果选择关闭部分插件,比如:关闭PodTopologySpread 和 VolumeZone插件,可以在 predicate 插件中将对应的值设置为 false,配置如下:

actions: "allocate, backfill, preempt"
tiers:
- plugins:
    - name: priority
    - name: gang
    - name: conformance
- plugins:
    - name: drf
    - name: predicates
      arguments:
      predicate.VolumeZoneEnable: false
      predicate.PodTopologySpreadEnable: false
    - name: proportion
    - name: nodeorder

更多信息,请参考:

https://github.com/volcano-sh/volcano/issues/2748

增强ClusterAutoscaler兼容性

在 Kubernetes 平台中,Volcano 除了作为批量计算业务的调度器之外,也被越来越多的用作通用服务的调度器。Node 水平伸缩(ClusterAutoscaler)是Kubernetes 的核心功能之一,在面对用户业务量激增和节省运行成本方面发挥重要作用。Volcano 优化作业调度等相关逻辑,增强与 ClusterAutoscaler 的兼容互动能力,主要为以下两个方面: 调度阶段进入 pipeline 状态的 pod 及时触发扩容 候选节点分梯度打分,减少集群 terminating pod 对调度负载的影响,避免pod 进入无效 pipeline 状态,从而导致集群误扩容

更多信息,请参考:

https://github.com/volcano-sh/volcano/issues/3000 https://github.com/volcano-sh/volcano/issues/2782

精细化管理Node资源,增强韧性

当节点中由于某种原因比如 device-plugin 上报信息异常,出现节点的某种资源总量小于已分配资源量时,Volcano 认为该节点数据不一致,会隔离节点,停止向该节点调度任何新的工作负载。在1.8版本中,对于节点资源进行精细化管理,比如:当节点的 GPU 总资源容量小于已分配资源量时,申请 GPU 资源的 pod 禁止再调度至该节点,申请非 GPU 资源的作业,将仍然允许正常向该节点调度。

更多信息,请参考:

https://github.com/volcano-sh/volcano/issues/2999

优化Volcano charts包的发布与归档

随着 Volcano 在用户越来越多的生产环境和云环境中使用,简洁标准的安装动作至关重要。自1.8版本开始,Volcano 优化 charts 包发布归档动作,标准化安装使用流程,并完成历史版本(v1.6、v1.7)向新 helm 仓库的迁移,使用方式如下:

  • 添加 Volcano charts 仓地址

    helm repo add volcano-sh https://volcano-sh.github.io/helm-chart
    
  • 查询所有可安装的 Volcano 版本

    helm search repo volcano -l
    
  • 安装最新版 Volcano

    helm install volcano volcano-sh/volcano -n volcano-system --create-namespace
    
  • 安装指定版本 Volcano,比如:1.8.2

    helm install volcano volcano-sh/volcano -n volcano-system --create-namespace --version 1.8.2
    

关于 Volcano charts 包的更多信息,请参考:

https://github.com/volcano-sh/helm-charts

致谢贡献者

Volcano 1.8.2 版本包含了来自 33 位贡献者的数百次代码提交,在此对各位贡献者表示由衷的感谢:

贡献者 GitHub ID:

@shaobo76 @william-wang @gengwg
@kingeasternsun @Aakcht @waiterQ
@Shoothzj @hwdef @halegreen
@wulixuan @Monokaix @medicharlachiranjeevi
@WulixuanS @rayoluo @lowang-bh
@gj199575 @noyoshi @Tongruizhe
@jinzhejz @Cdayz @Mufengzhe
@renwenlong-github @wangyang0616 @jiamin13579
@zbbkeepgoing @jiangkaihua @z2Zhang
@archlitchi @lixin963 @xiao-jay
@Yanping-io @Lily922 @shusley244

参考链接

Release note: v1.8.0

https://github.com/volcano-sh/volcano/releases/tag/v1.8.0

Release note: v1.8.1

https://github.com/volcano-sh/volcano/releases/tag/v1.8.1

Release note: v1.8.2

https://github.com/volcano-sh/volcano/releases/tag/v1.8.2

Branch:release-1.8

https://github.com/volcano-sh/volcano/tree/release-1.8

深入了解Volcano

Volcano 云原生批量计算项目主要用于 AI、大数据、基因、渲染等诸多高性能计算场景,对主流通用计算框架均有很好的支持。社区已吸引5.8万+全球开发者,并获得3.5k+ Star 和800+ Fork,参与贡献企业包括华为、AWS、百度、腾讯、京东、小红书、博云、第四范式等。目前,Volcano在人工智能、大数据、基因测序等海量数据计算和分析场景已得到快速应用,已完成对 Spark、Flink、Tensorflow、PyTorch、Argo、MindSpore、Paddlepaddle 、Kubeflow、MPI、Horovod、mxnet、KubeGene、Ray 等众多主流计算框架的支持,并构建起完善的上下游生态。