前兩篇文章《進擊的Kubernetes調度系統 （一）：Scheduling Framework》 和《進擊的 Kubernetes 調度系統（二）：支持批任務的 Coscheduling/Gang scheduling 》分別介紹了Kubernetes Scheduling Framework和如何通過擴展Scheduling Framework實現Coscheduling/Gang scheduling調度策略。當我們的批任務作業在集羣裏邊運行起來之後，隨後要關注的就是資源的利用率。特別是對於GPU卡的價格昂貴，不希望有資源的浪費。本文將介紹在批任務的調度過程中如何通過Binpack的方式，減少資源碎片，提升GPU的利用率。
爲什麼需要Binpack功能？
Kubernetes默認開啓的資源調度策略是LeastRequestedPriority，消耗的資源最少的節點會優先被調度，使得整體集羣的資源使用在所有節點之間分配地相對均勻。但是這種調度策略往往也會在單個節點上產生較多資源碎片。
下面拿一個簡單的例子來說明這種問題。如下圖所示，資源在節點之間平均使用，所以每個節點使用3個GPU卡，則兩個節點各剩餘1GPU的資源。這是有申請2GPU的新作業，提交到調度器，則因爲無法提供足夠的資源，導致調度失敗。
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