Планировщик Volcano учитывает приоритет задач, вычислительную мощность и видеопамять

Российский разработчик инфраструктурного ПО Orion soft обновил платформу Nova AI для разработки и эксплуатации AI/ML-сервисов. Основным изменением стал автоматизированный механизм распределения GPU между разными типами нагрузок.

За управление вычислительными ресурсами отвечает планировщик Volcano. Он формирует очередь AI/ML-задач с учетом их приоритетов и доступных мощностей. Благодаря этому продуктивные сервисы, обучение моделей и экспериментальные проекты могут работать в одном кластере без постоянного ручного перераспределения GPU.

При распределении учитываются вычислительная мощность видеокарт и объем их видеопамяти. Свободные ресурсы можно направлять на разработку и тестирование, не резервируя их исключительно под возможное увеличение нагрузки на рабочие сервисы.

В новой версии также обновлены inference backend KServe для TensorFlow, PyTorch, Triton и vLLM. Кроме того, появилась поддержка SGLang. Обновление компонентов должно упростить подготовку моделей к промышленному запуску и сократить объем ручной интеграции.

Nova AI представляет собой Kubernetes-платформу для создания и эксплуатации AI/ML-сервисов на инфраструктуре заказчика. Она объединяет GPU в кластер, распределяет вычислительные ресурсы между проектами и предоставляет рабочие среды для ML-инженеров.

Сейчас на главной

Статьи

Почему даже корпус должен быть брендовым

В российских условиях продолжает быстро расти популярность ПК, собираемых небольшими местными компаниями либо отделами корпоративных заказчиков. Такие решения в РФ исторически были более популярны, чем на других развитых рынках, но сейчас в развитии сегмента появились новые нюансы, о которых мы поговорили с Каримом ЛАСКРИ, бизнес-директором FSP Group в регионе СНГ.

Новости

Хранилище, которому можно доверять в фоне: вышла Basis SDS 2.3 с диагностикой по расписанию и ролью наблюдателя

Система хранения — единственный слой инфраструктуры, где ошибка не «откатывается»: потерянные данные не вернёт ни перезагрузка, ни откат конфигурации. Поэтому от программно-определяемого хранилища ждут не столько новых функций, сколько предсказуемости — чтобы фоновые процессы доделывали начатое, а администратор видел состояние кластера не только «сейчас», но и в динамике.