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MLaaS in the Wild: Workload Analysis and Scheduling in Large-Scale Heterogeneous GPU Clusters NSDI 22 生产集群ML负载、系统与调度分析、阿里PAI 引入背景 ML性能卓越，为加速大规模ML负载处理，大规模GPU集群数据中心建立贡献分享PAI异构GPU生产集群工作负载分析，包含各种类型、各种配置的ML训练与推理任务问题先前工作集群同构且模型种类少，异构
- 2025-08-24
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Lucid: A Non-intrusive, Scalable and Interpretable Scheduler for Deep Learning Training Jobs ASPLOS 23 GPU共享，只考虑训练负载 https://github.com/S-Lab-System-Group/Lucid.git 引入 DL性能卓越，多租户DL集群很多，优秀的调度器提升利用率和计算效率现有方案缺陷抢占式调度，如Gand
- 2025-08-21
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Design and Operation of Shared Machine Learning Clusters on Campus 2 ASPLOS 25 系统设计，运营分析 https://github.com/turingaicloud/quickstart.git 引入学术机构中的共享GPU集群使用效率低下高效的资源管理需要考虑管理框架、调度策略、网络协议、拓扑设计和其他系统配置，集群可用性、稳定性和性能需要提高
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Tally: Non-Intrusive Performance Isolation for Concurrent Deep Learning Workloads ASPLOS 25 LC推理+BE训练 https://github.com/tally-project/tally.git 引入 DL的优势 DL在广泛的应用中表现卓越，为促进DL应用的研究与部署，各机构正在构建大规模GPU基础设施 DL的挑
- 2025-08-15
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Volcano调度器demo 作业优先级与抢占前置条件部署volcano 修改configmap kubectl edit cm -n volcano-system volcano-scheduler-configmap apiVersion: v1 data: volcano-scheduler.conf: |
- 2025-08-13
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- 2025-08-07
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Volcano调度器部署安装文档 https://volcano.sh/zh/docs/v1-12-0/installation/ 基于yaml文件部署 kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/volcano-sh/volcano/master/install
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