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基于volcano实现节点真实负载感知调度

本文分享自华为云社区《基于volcano实现节点真实负载感知调度》,作者: 可以交个朋友。 背景 默认调度器调度器视某个节点的空闲可调度资源=节点可分配资源 - SUM(节点上已调度Pod们的request),当某个Pod处于pending状态待调度时,默认调度器根据Pod中指定的request值和各个节点的空闲可调度资源比较,如果某个节点空闲可调度资源 < pod的request值,则节点不可被调度,反之则可能被调度。 从这里可以看出,默认调度主要是依据各个pod创建时设置的request值,可能导致: 业务实际负载需要的资源远大于创建时指定的request值,导致节点部署过密,影响业务运行稳定性; 业务实际负载需要的资源小于创建时候指定的request值,导致节点部署稀疏,造成资源浪费 基于volcano节点真实负载感知调度方案介绍 默认调度器基于上述调度策略的主要原因是,k8s自己没有真实去获取节点真实资源消耗,导致无法实现更合理的节点的空闲可调度资源=节点可分配资源 - 节点真实资源使用。开源Prometheus可以获取到各个节点的真实负载情况,基于volcano调度插件...

LLM 推理优化探微 (1) :Transformer 解码器的推理过程详解

编者按:随着 LLM 赋能越来越多需要实时决策和响应的应用场景,以及用户体验不佳、成本过高、资源受限等问题的出现,大模型高效推理已成为一个重要的研究课题。为此,Baihai IDP 推出 Pierre Lienhart 的系列文章,从多个维度全面剖析 Transformer 大语言模型的推理过程,以期帮助读者对这个技术难点建立系统的理解,并在实践中做出正确的模型服务部署决策。 本文是该系列文章的第一篇,作者的核心观点是:透彻理解 Transformer 解码器的推理过程,是实现大语言模型高性能服务的基础。 作者通过解析文本生成的流程,明确了启动阶段和生成阶段的概念,并指出了键值缓存在其中起到的关键作用,为后续优化方法做好了理论铺垫。 作者 | Pierre Lienhart 编译|岳扬 🚢🚢🚢欢迎小伙伴们加入AI技术软件及技术交流群,追踪前沿热点,共探技术难题~ 01 Introduction 在本系列博文中,我将带领各位读者深入探讨 LLM 推理的各方面知识以及实践中可能面临的挑战。本系列博文所说的 LLM 推理是指使用仅包含解码器的 Transformer 模型生成词元(to...

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