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華為云Volcano正式成為CNCF首個(gè)容器批量計(jì)算項(xiàng)目

2020-04-17 09:23:39   作者:   來源:CTI論壇   評(píng)論:0  點(diǎn)擊:


  北京時(shí)間4月10日,CNCF(云原生計(jì)算基金會(huì))正式接納由華為云捐贈(zèng)的容器批量計(jì)算項(xiàng)目Volcano, 迎來CNCF首個(gè)容器批量計(jì)算項(xiàng)目。
  項(xiàng)目的加入,將CNCF的云原生版圖進(jìn)一步擴(kuò)展至AI、大數(shù)據(jù)、基因等批量計(jì)算領(lǐng)域,為構(gòu)建“云原生批量計(jì)算平臺(tái)”奠定了基礎(chǔ)。
  華為云CTO張宇昕表示:
  “華為云多年來一直致力于云原生技術(shù)推廣,不僅在國(guó)內(nèi)最早推出了Kubernetes云原生容器技術(shù)的商業(yè)化產(chǎn)品云容器引擎CCE和云容器實(shí)例CCI,而且在開源社區(qū)發(fā)起并領(lǐng)導(dǎo)了多個(gè)生態(tài)項(xiàng)目,幫助各行業(yè)更快地落地并實(shí)踐云原生技術(shù)。
  是基于Kubernetes的云原生批量計(jì)算引擎,基于華為云在AI、大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的深厚業(yè)務(wù)積累,補(bǔ)齊了Kubernetes在面向AI、大數(shù)據(jù)、高性能計(jì)算等批量計(jì)算任務(wù)調(diào)度、編排等場(chǎng)景下的短板,向下支持鯤鵬、昇騰、X86等多元算力,向上使能TensorFlow、Spark、華為MindSpore等主流行業(yè)計(jì)算框架,讓數(shù)據(jù)科學(xué)家和算法工程師充分享受到云原生技術(shù)所帶來的高效計(jì)算與極致體驗(yàn)。”
  介紹
  隨著Kubernetes的成熟,越來越多的企業(yè)把Kubernetes作為AI、大數(shù)據(jù)以及高性能批量計(jì)算的下一代基礎(chǔ)設(shè)施,得益于Kubernetes在應(yīng)用一致性、跨云遷移便利性、靈活任務(wù)調(diào)度等方面的優(yōu)勢(shì),使得Kubernetes在大數(shù)據(jù)、AI、以及高性能批量計(jì)算領(lǐng)域快速得到廣泛應(yīng)用。
  然而,Kubernetes作為普適的容器化解決方案,應(yīng)用到大數(shù)據(jù)、AI、高性能批量計(jì)算等專業(yè)領(lǐng)域時(shí),仍與業(yè)務(wù)訴求存在一些差距,主要體現(xiàn)在:
  • K8s的原生調(diào)度功能無法滿足計(jì)算要求
  • K8s作業(yè)管理能力無法滿足AI訓(xùn)練的復(fù)雜訴求
  • 數(shù)據(jù)管理方面,缺少計(jì)算側(cè)數(shù)據(jù)緩存能力,數(shù)據(jù)位置感知等功能
  • 資源管理方面缺少分時(shí)共享,利用率低
  • 硬件異構(gòu)能力弱
  華為云容器團(tuán)隊(duì)針對(duì)以上問題,推出高性能容器批量計(jì)算解決方案。
  同時(shí),為加快云原生技術(shù)在各行業(yè)的快速普及,于2019年將解決方案的核心引擎Volcano開源,Volcano在調(diào)度、作業(yè)管理、數(shù)據(jù)管理、資源管理四個(gè)方面進(jìn)行了重點(diǎn)優(yōu)化。
  • 增強(qiáng)了任務(wù)調(diào)度能力,如公平的調(diào)度(fair-share),組調(diào)度(gang-scheduling)
  • 進(jìn)一步優(yōu)化了作業(yè)管理能力,如multiple pod template能力, 更靈活的error handling機(jī)制
  • 增加計(jì)算側(cè)數(shù)據(jù)緩存,提升數(shù)據(jù)的傳輸與讀取效率
  • 引入多維度的綜合評(píng)分機(jī)制,實(shí)現(xiàn)資源更高效的管理和分配
  • 多元算力支持:支持x86、鯤鵬和昇騰等算力
  生態(tài)合作
  針對(duì)不同應(yīng)用場(chǎng)景,Volcano已與多個(gè)主流計(jì)算框架社區(qū)完成官方合作集成,包括Kubeflow、Spark、PaddlePaddle、Horovod (MPI)、Cromwell 、MindSpore等。
  彌補(bǔ)了Kubernetes在AI場(chǎng)景下的不足,為飛槳分布式深度學(xué)習(xí)對(duì)接Kubernetes提供了更好支持,PaddlePaddle on Volcano方案顯著簡(jiǎn)化了飛槳推薦系統(tǒng)解決方案 ElasticCTR的部署落地,我們非常期待Kubernetes+Volcano+PaddlePaddle的整套開源部署方案更加成熟完善,給AI開發(fā)者帶來更大便利”。
  —飛槳(PaddlePaddle)總架構(gòu)師于佃海
  是華為開源的一款支持端邊云全場(chǎng)景的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練推理框架,當(dāng)前主要應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺、自然語(yǔ)言處理等AI領(lǐng)域,旨在為數(shù)據(jù)科學(xué)家和算法工程師提供設(shè)計(jì)友好、運(yùn)行高效的開發(fā)體驗(yàn),提供昇騰AI處理器原生支持及軟硬件協(xié)同優(yōu)化。Volcano開源項(xiàng)目將有助于提升Kubernetes對(duì)AI任務(wù)的調(diào)度能力支持,有利于MindSpore等深度學(xué)習(xí)框架更加有效的部署,為AI和云原生兩大領(lǐng)域的攜手共創(chuàng)繁榮開源生態(tài)打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
  —MindSpore社區(qū)技術(shù)委員會(huì)主席、華為MindSpore首席科學(xué)家陳雷教授
  自2019年6月宣布開源以來,受到了廣泛的關(guān)注和支持,來自15家大企業(yè)/機(jī)構(gòu)的80+核心開發(fā)者參與了社區(qū)開發(fā)及貢獻(xiàn)。
  商業(yè)應(yīng)用
  目前,Volcano已在華為云容器批量計(jì)算解決方案商用,并支撐多家國(guó)內(nèi)外頭部企業(yè)應(yīng)用于AI、大數(shù)據(jù)、基因等計(jì)算場(chǎng)景。
  支持批量任務(wù)與容器的快速發(fā)放,最快每秒可發(fā)放1000容器,并提供公平調(diào)度、隊(duì)列調(diào)度等高級(jí)功能,同時(shí)與華為鯤鵬、昇騰處理器深度融合,打造更高性能、更高性價(jià)比的容器批量計(jì)算解決方案。
  未來可期
  此次CNCF正式將Volcano接納為云原生領(lǐng)域唯一容器批量計(jì)算項(xiàng)目,將極大促進(jìn)Volcano上下游社區(qū)生態(tài)構(gòu)建及合作,吸引廣大云原生企業(yè)用戶深度參與,Volcano將在企業(yè)數(shù)字化、云原生轉(zhuǎn)型過程中發(fā)揮越來越重要的作用,華為云也將在云原生領(lǐng)域持續(xù)耕耘、持續(xù)引領(lǐng)創(chuàng)新、繁榮生態(tài),助力各行業(yè)走向快速智能發(fā)展之路。
 
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