前两篇文章《进击的Kubernetes调度系统 （一）：Scheduling Framework》 和《进击的 Kubernetes 调度系统（二）：支持批任务的 Coscheduling/Gang scheduling 》分别介绍了Kubernetes Scheduling Framework和如何通过扩展Scheduling Framework实现Coscheduling/Gang scheduling调度策略。当我们的批任务作业在集群里边运行起来之后，随后要关注的就是资源的利用率。特别是对于GPU卡的价格昂贵，不希望有资源的浪费。本文将介绍在批任务的调度过程中如何通过Binpack的方式，减少资源碎片，提升GPU的利用率。
为什么需要Binpack功能？
Kubernetes默认开启的资源调度策略是LeastRequestedPriority，消耗的资源最少的节点会优先被调度，使得整体集群的资源使用在所有节点之间分配地相对均匀。但是这种调度策略往往也会在单个节点上产生较多资源碎片。
下面拿一个简单的例子来说明这种问题。如下图所示，资源在节点之间平均使用，所以每个节点使用3个GPU卡，则两个节点各剩余1GPU的资源。这是有申请2GPU的新作业，提交到调度器，则因为无法提供足够的资源，导致调度失败。
原文链接:【https://www.infoq.cn/article/jgxW8923kwDF2oixcFCJ】。未经作者许可，禁止转载。