人工智能工作负载调度解决方案与实践指南

　　系列介绍

　　本文是一系列关于云原生人工智能工作负载调度的第五篇也是最后一篇：

　　1.理解用于Kubernetes调度的AI工作负载：什么是AI工作负载以及它们与传统云原生应用程序有何不同

　　2.AI工作负载的调度基础：Kubernetes调度机制及其为何需要额外层

　　3.AI工作负载的作业编排挑战：组调度、公平性、队列、抢占、优先级和预留

　　5.人工智能工作负载调度解决方案与实践指南（本文）：工具、参考架构和实际应用案例

　　每一篇论文都可以独立阅读，但合在一起，它们为在Kubernetes上运行AI工作负载提供了全面的指南。

　　执行摘要

　　理解AI工作负载、调度基础以及挑战是必要的，但并非充分——组织需要了解有哪些工具可用以及如何应用它们。本文列出了可用于AI工作负载调度的解决方案：Kubernetes原生功能、调度器扩展、批处理调度器、机器学习平台工具和工作流编排器。它提供了一个参考表格，将挑战映射到解决方案，提供了关于选择调度堆栈的实用指南、常见的模式与反模式，以及具体的用例，展示了组织如何为不同场景配置调度。