Архитектура (компоненты)
- Global Orchestrator: принимает задания (конфигурацию обучения, приоритет, дедлайн, бюджет), хранит политики (баланс времени/затрат/надёжности) и запускает оптимизатор распределения.
- Resource Controller (кластер-агент на каждом дата-центре/зоне): следит за узлами CPU/GPU, реализует выделение/освобождение, поддерживает предэмпшн и миграцию.
- Profiling & Predictor: собирает телеметрию (throughput, синхр. накладные расходы, время чекпоинта), обучает модели предсказания производительности/стоимости/MTTF для разных конфигураций.
- Scheduler (динамический): решает, сколько CPU/GPU выделить каждой задаче в текущий момент; применяет политики чекпоинтинга/репликации/страгглер-репараметризации.
- Checkpoint/Recovery Service: централизованное/распределённое хранилище чекпоинтов, механизмы восстановления и репликации.
- Monitoring & Feedback Loop: собирает метрики в реальном времени, детектит аварии/страгглеры/изменение цен (spot), триггерит перераспределение.
Математическая модель (целевая функция и ограничения)
- Обозначения:
- $T$ — ожидаемое время до завершения обучения (ETA),
- $C$ — ожидаемая денежная стоимость,
- $\mathcal{R}$ — надёжность (вероятность успешного завершения без потери прогресса),
- $w_T,w_C,w_R$ — веса политики (нормализованные).
- Целевая функция (минимизация комбинированного критерия):
$$\underset{\text{alloc}}{\min }J=w_{T}T+w_{C}C+w_R(1-\mathcal{R})$$ - Ограничения ресурса (в каждый момент $t$):
$$\sum _j{x}_{i,j}(t)\le R_i(t)\forall \text{ресурс}i(\text{GPU,CPU,mem})$$ где $x_{i,j}$ — выделение ресурса $i$ задаче $j$, $R_i$ — доступно.
- Бюджет/дедлайн (опционально):
$$C\le C_{\max },T\le T_{\max }$$
Прогнозы производительности
- масштабирование производительности по числу GPU $n$: модель вида $\mathrm{Throughput}(n)=n^{\alpha }\cdot s$ ($\alpha \in (0,1]$, оценивается профайлером).
- ETA при заданном allocation:
$$T\approx \frac{\text{остаток\_работы}}{\mathrm{Throughput}(n)}$$ - Надёжность (с учётом отказов): при экспоненциальном отказе с MTTF
$$\mathcal{R}(t)=e^{-t/\mathrm{MTTF}}$$ или при учёте чекпоинтов — ожидаемая потеря работы учитывается в расчёте ETA.
Оптимизация чекпоинтинга
- Оптимальный интервал чекпоинта (Daly):
$$T^{\ast }=\sqrt{2C_{\mathrm{ckpt}}\cdot \mathrm{MTTF}}$$ где $C_{\mathrm{ckpt}}$ — время сохранения состояния. Использовать адаптивный чекпоинт: уменьшать интервал при деградации надежности или при использовании спотовых инстансов.
Динамический алгоритм распределения (шаги)
1. Инициализация: получить требования задачи (модель, dataset, приоритет, дедлайн, бюджет). Загрузить профиль модели (или выполнить короткий пробный запуск для cold-start).
2. Предсказание: для каждого возможного варианта allocation (разные числа GPU/CPU/тип инстансов) предсказать $\hat{T},\hat{C},\hat{\mathcal{R}}$ с использованием Predictor.
3. Оптимизация выборки:
- если пространство конфигураций небольшое — решать MIP/ILP для минимизации $J$ с учётом ограничений;
- иначе — использовать эвристики: greedy по уменьшению $J$ на единицу стоимости, или multi-start local search; для долгосрочных политик — RL (policy gradient/Q-learning) или bandit для выбора типов инстансов.
4. Развёртывание: выделить ресурсы, настроить чекпоинт-интервал $T^{\ast }$, запустить.
5. Мониторинг в реальном времени: каждые $\Delta t$ собирать метрики. При отклонениях (> порог):
- пересчитать прогнозы,
- если появилось более выгодное распределение (с учётом стоимости миграции и потерь чекпоинта) — выполнить плавную миграцию/масштабирование (scale up/down, add/remove GPUs).
6. Fault handling: при отказе — рестарт с последнего чекпоинта; если узлы ненадёжны, использовать репликацию важных шардов или переключиться на стабильные инстансы.
7. Адаптация политики: обновлять веса $w_T,w_C,w_R$ и Predictor на основе фактической телеметрии и SLA.
Практические эвристики и улучшения
- Spot-инстансы: использовать микс spot+on-demand; критические процессы — on-demand, рабочие воркеры — spot. Автоматически сокращать использование spot при повышенной вероятности отказа.
- Straggler mitigation: активный стриминг градиентов, запуск резервных задач (backup replicas) для медленных воркеров.
- Cost-aware preemption: при необходимости перераспределения учитывать затраты на сохранение и восстановление: выполнять миграцию только если ожидаемая экономия превосходит стоимость миграции.
- Hierarchical scheduling: Global Orchestrator даёт целевые квоты, локальные агенты принимают быстрое решение о fine-grained перераспределении.
- Learning-based улучшение: применять Bayesian Optimization или RL для поиска лучших конфигураций allocation+checkpointing для конкретной модели/датасета.
Метрики для оценки системы
- Среднее время до завершения (mean ETA),
- Средняя стоимость на эксперименты,
- Процент успешных запусков (без потери прогресса),
- Overhead миграций / чекпоинтов.
Короткая сводка (что реализовывать в первую очередь)
1. Profiling & Predictor (критично для хороших решений).
2. Global Orchestrator + Resource Controller с возможностью динамического scale.
3. Реализация оптимизатора (эвристический greedy + MIP fallback).
4. Checkpoint/Recovery с динамическим интервалом (Daly).
5. Мониторинг + адаптивная политика (spot handling, straggler mitigation).
Если нужно, могу дать конкретный псевдокод оптимизатора (MIP-формулировка или greedy-алгоритм) и шаблон функций предсказаний для вашей среды.