Job Scheduling & Resource Management
Von einfachen Warteschlangen zur KI-gestützten multidimensionalen Orchestrierung im Jahr 2026.
Intelligente Lastverteilung in "AI Factories"
Im Jahr 2026 hat sich das Ressourcenmanagement in HPC-Umgebungen zu einer komplexen Orchestrierung entwickelt. Da Cluster heute als heterogene Rechenfabriken CPUs, GPUs und spezialisierte Beschleuniger kombinieren, muss der Scheduler den Durchsatz gegen strikte Energiebeschränkungen und extreme Kosten für Datenbewegungen abwägen.
Fortschrittliche Scheduling-Szenarien
Agentic Backfilling
Optimierung der Lückenauslastung durch KI-gestützte Laufzeitvorhersagen.
- Dichtere Packung: Präzisere Planung als durch manuelle Nutzerspätzungen möglich.
- Idle-Reduktion: Minimierung ungenutzter Rechenzyklen.
Hybrid Malleability
Dynamische Größenanpassung von Jobs während der Ausführung.
- Ressourcen-Shift: Freigabe von CPUs während Quanten-Phasen (QPU) eines Jobs.
- Skalierbarkeit: Jobs wachsen oder schrumpfen je nach Cluster-Verfügbarkeit.
Interference-Awareness
Intelligentes Node-Sharing ohne Performance-Verlust.
- Noisy-Neighbor Schutz: KI überwacht Cache-Miss-Raten zur Vermeidung von Konflikten.
- MIG-Partitionierung: Hardwareseitige Trennung von GPU-Instanzen.
Scheduling-Strategien 2026
| Strategie | Mechanismus | Innovation 2026 |
|---|---|---|
| Backfilling | Startet kleinere Jobs niedriger Priorität in Ressourcenlücken. | KI-Laufzeitprognose |
| Malleable Jobs | Dynamische Änderung der Ressourcenallokation zur Laufzeit. | Quantum-CPU-Hybrid |
| Node Sharing | Mehrere Jobs teilen sich einen physischen Knoten. | Interferenz-Überwachung |
Multi-Faktor Priorisierung
Fair-Share & Age Factor
Verhindert die Monopolisierung durch einzelne Gruppen und stellt sicher, dass auch kleine Anfragen nicht in der Warteschlange "verhungern".
QoS & TRES Billing
Priorisierung basierend auf der Dringlichkeit (Express-Lanes) und der Knappheit spezifischer Ressourcen wie HBM3e-Speicher.
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