这里梳理了行业内在AI模型训练调度中的常见的一些业务场景。
1. 资源批量调度
场景举例：
以deepseek-r1为例，一个集群有2个8卡节点空闲，同时提交了2个分布式任务，每个任务需要2个节点才能运行。系统将每个任务分配到1个节点，但因任务无法达到ready状态，导致两个节点资源被占用却无法工作。这种"部分就绪"的死锁状态需要人工干预解决，造成资源浪费。
场景描述：
- 分布式推理和训练任务需要所有节点同时处于
ready状态才能正常工作 - 当资源不足时，已分配的节点资源被占用但无法开始实际工作，造成资源空转
- 传统调度器缺乏“全或无”（
Gang Scheduling）的调度能力 - 分布式任务的资源需求通常较大，且需要特定的网络拓扑和硬件配置
- 当多个分布式任务同时竞争资源时，可能导致所有任务都无法正常启动
业务影响：
- 如案例所示，多个
deepseek-r1任务可能占用资源但均无法完成训练，造成资源浪费 - 大规模分布式任务的等待时间长，影响研发效率和业务交付
- 系统无法自动识别和解决这种“死锁”状态，需要人工干预
- 资源利用率低，大量资源处于“占用但无效”的状态
- 用户体验差，无法准确预估任务启动时间
2. 资源碎片化问题
场景举例：
还是以deepseek为例，一个集群有三个8卡节点，每个节点上都已经被占用了一个卡，每个节点只有7卡，而deepseek需要两个8卡节点才能启动，这时候管理视角有21卡空余，但是实际却不能调度任何容器。
场景描述：
- 在长时间运行的集群中，由于任务的创建和终止，资源分配变得碎片化
- 小规格任务占据节点但无法充分利用节点资源，导致资源浪费
- 大规格任务无法找到足够的连续资源，即使集群总体资源充足
- 传统调度器缺乏有效的资源碎片整合机制
- 资源碎片化导致的分布式训练任务网络拓扑不优，影响训练性能
业务影响：
- 即使集群有足够的空闲资源，大规格任务仍需要长时间等待
- 资源利用率低，导致硬件投资回报率下降
- 用户体验差，任务排队时间长且不可预测
- 集群管理员需要频繁手动干预调整资源分配，增加运维负担
- 大规模分布式训练任务的成功率低，影响研发效率
3. 多租户资源隔离
场景举例：
某集群中，研发和生产部门共享同一物理资源池。生产部门的关键推理服务在特定时间段响应时间突然增长3倍，调查发现研发部门同时运行了大量密集型I/O操作的训练任务，占用了共享存储系统的大部分带宽，影响了生产服务的性能。
场景描述：
- 传统调度器缺乏灵活的资源隔离机制，很难实现真正的多租户环境
- 无法保证不同租户之间的资源使用不会相互影响
- 难以实现细粒度的资源配额和限制，如
CPU、内存、GPU等资源的精确控制 - 安全隔离和数据隔离能力不足，存在数据泄露风险
业务影响：
- 一个租户的高负载任务可能影响其他租户的计算性能
- 缺乏隔离导致的资源争竞可能影响关键业务的稳定性
- 对于有数据安全要求的业务，难以满足其安全合规需求
- 难以实现按部门或项目的资源使用计量和成本分析
4. 多租户弹性资源
场景举例：
某金融机构将资源固定分配给各部门：风控部门40卡，营销部门30卡，研发部门30卡。月末时风控部门需要运行大量风险模型，资源不足，而同时营销部门的资源利用率仅为20%。由于缺乏资源借用机制，风控部门只能延迟任务或增购设备，而营销部门的大量资源则闲置浪费。
场景描述：
- 传统调度器缺乏弹性资源分配能力，无法根据负载动态调整资源分配
- 资源配额通常是静态的，无法充分利用闲置资源
- 缺乏资源借用和回收机制，导致资源利用率低
- 无法根据业务优先级动态调整资源分配
业务影响：
- 无法充分利用闲置资源，导致资源浪费和投资回报率低
- 在负载峰值时无法动态扩容，影响业务响应能力
- 在负载低谷时无法自动释放资源，造成不必要的成本
- 缺乏弹性导致系统对突发负载和应急任务的应对能力差
5. 优先级与抢占调度
场景举例：
某金融机构的算法团队正在运行一个为期两周的大模型训练任务，占用了32卡GPU资源。突然出现一个线上模型故障，需要紧急训练替代模型并在24小时内上线。由于缺乏抢占机制，新任务只能排队等待或使用剩余的低配置GPU，无法满足紧急上线需求。团队不得不手动终止正在运行的训练任务，导致前期工作全部丢失。
场景描述：
- 缺乏灵活的任务优先级管理和资源抢占机制
- 无法根据业务紧急程度动态调整资源分配
- 正在运行的低优先级任务无法被高优先级任务安全地抢占
- 缺乏任务检查点和恢复机制，导致被抢占任务必须完全重启
- 无法实现低优先级任务的优雅降级和资源让渡
业务影响：
- 紧急业务需求无法得到及时响应，影响业务连续性
- 资源分配不能反映业务优先级，导致关键任务延迟
- 被中断的任务前期计算成果完全丢失，造成资源浪费
- 缺乏灵活的资源调度策略降低了系统对突发事件的应对能力
- 研发团队必须手动协调资源，增加管理复杂度和人力成本
6. 多芯及异构资源调度
场景举例：
某集群包含A100和V100两种GPU卡，用户提交了一个8卡分布式训练任务。系统将4卡调度到A100节点，另4卡调度到V100节点上。由于V100性能仅为A100的50%，整个训练过程被V100节点拖慢，A100节点频繁等待，训练效率降低一半以上。同时，其他纯A100节点闲置，造成高端资源浪费。
场景描述：
- 不同算力芯片（如
A100、H100、V100等）具有不同的计算特性和内存容量 - 传统调度器往往将所有
GPU正等对待，无法根据GPU型号进行智能匹配 - 某些大模型训练或推理任务对
GPU型号有特定依赖，如需要更大显存或特定指令集 - 多代GPU之间的性能差异大，导致资源分配不均衡和不公平
业务影响：
- 某些模型可能在低端显卡上内存溢出，而高端显卡资源被占用但利用率低
- 用户无法指定所需的特定芯片类型，导致训练效率和用户体验下降
- 集群中高端芯片的闲置率和低端芯片的负载不平衡，整体资源效益降低
- 性能敏感型任务可能在低端芯片上运行耗时过长，影响业务交付周期
7. 训推资源动态平衡
场景举例：
某电商平台拥有200卡GPU资源，固定分配为训练环境120卡和线上推理环境80卡。在日间高峰期，推理负载飞升，响应时间增长50%，影响用户体验；而夜间推理负载仅为峰值的30%，大量推理资源闲置。同时，训练环境在夜间常常资源不足，多个关键模型训练任务排队等待。由于缺乏训推资源动态调配机制，无法根据负载变化调整资源分配比例。
场景描述：
- 训练和推理资源静态划分，无法根据负载动态调整
- 推理负载具有明显的时间段性特征，而资源分配无法适应
- 缺乏训练任务和推理服务的快速切换与迁移机制
- 无法基于业务
SLA和负载预测进行资源规划 - 训练和推理环境隔离，迁移成本高
业务影响：
- 推理服务在高峰期响应时间增长，影响用户体验和业务转化
- 训练任务排队时间长，延缓模型迭代和业务创新
- 资源利用率低，尤其是夜间推理资源和白天训练资源
- 无法充分利用负载波动特性进行成本优化
- 系统扩展性差，需要为峰值负载配置过量资源
8. 分布式训练通信瓶颈
场景举例：
某AI研究实验室训练一个1750亿参数的大模型，使用128节点（每节点8卡A100）的集群。当扩展到64节点以上时，效率开始显著下降，扩展到128节点时的加速比仅为理想值的65%。分析发现节点间通信开销占总训练时间的35%，且网络拥塞和通信模式不匹配导致大量计算资源等待通信完成。
场景描述：
- 节点间通信成为大规模分布式训练的主要瓶颈
- 集群规模扩大时，通信开销和同步开销成指数级增长
- 网络拥塞和节点间通信带宽限制导致资源利用率低下
- 网络拓扑与训练任务的分配不匹配，导致跨机架通信成本高
- 缺乏针对通信模式的智能调度策略
业务影响：
- 大模型训练时间延长，影响研发进度和创新速度
- 集群扩展效率低，投资回报率下降
- 计算资源利用率不足，造成高性能
GPU的浪费 - 复杂的通信优化要求高技术门槛，增加开发和运维成本
- 难以支持超大规模模型的训练，限制了模型规模的发展
9. 资源成本分析与优化
场景举例：
某大型科技公司每月在AI训练上花费超过500万元，但缺乏精细化的成本分析工具。当财务部门要求各团队提供资源使用效益和成本分析时，系统只能提供粗粒度的部门级累计数据。运维团队发现大量训练任务的GPU利用率低于30%，但无法定位具体原因和责任团队。由于缺乏成本归因分析，公司无法制定有效的资源优化策略，导致资源浪费和成本失控。
场景描述：
- 缺乏精细化的资源成本分析和跟踪工具
- 无法准确分析不同项目、团队和任务的资源消耗情况
- 缺乏资源利用率和成本效益的实时监控
- 无法对低效率任务进行自动识别和干预
- 缺乏基于成本的资源配额和预算管理机制
业务影响：
- 资源成本失控，影响公司整体预算和盈利能力
- 无法进行有效的成本分析和投资回报率评估
- 资源浪费严重，尤其是高性能
GPU等昂贵计算资源 - 部门间资源分配不公平，导致内部竞争和效率低下
- 无法实现成本优化目标，影响业务可持续发展
10. 训练任务容错与恢复
场景举例：
某AI团队运行了一个需要120小时的大模型训练任务，在训练进行到第100小时时，一个节点的GPU突然故障。由于系统没有自动恢复机制和定期保存检查点，整个训练任务失败。团队不得不从头开始重新训练，浪费了近400卡天的计算资源和一周的开发时间。
场景描述：
- 长时间运行的训练任务容易因硬件故障、网络中断或系统异常而失败
- 传统调度系统缺乏自动检测和恢复机制，导致训练任务完全失败需要重新开始
- 缺乏有效的检查点（
checkpoint）管理和恢复策略 - 分布式训练中单个节点故障可能导致整个训练任务失败
业务影响：
- 大型模型训练任务失败后需要完全重启，浪费大量计算资源和时间
- 训练稳定性差，影响研发进度和计划可预测性
- 运维人员需要
24小时监控系统状态，增加人力成本 - 模型训练周期延长，影响业务迭代速度
11. 数据访问与存储性能瓶颈
场景举例：
某团队使用8卡A100节点训练图像生成模型，理论计算性能应达到2000图像/秒，但实际只有300图像/秒。分析发现GPU利用率仅为15%，大部分时间在等待数据。原因是训练数据存储在远程网络文件系统上，带宽受限且缺乏本地缓存。这使训练时间从原本的2天延长到12天。
场景描述：
- 大规模训练数据的存储和访问效率低下，成为训练速度的瓶颈
- 分布式文件系统性能不足以支持高并发的数据读取需求
- 缺乏智能的数据缓存和预取机制
- 存储与计算分离架构下的数据传输开销大
业务影响：
GPU等昂贵计算资源因等待数据而闲置，利用率低- 训练速度受限于
I/O性能而非计算能力 - 存储成本高且扩展性差
- 数据准备和预处理阶段耗时长，影响整体训练效率
12. 异构计算资源协同调度
场景举例：
某数据科学团队构建了一个包含数据预处理、模型训练和模型评估的端到端流水线。系统将所有资源都分配给了GPU节点，导致数据预处理环节（适合CPU）在GPU上运行效率低下，而评估环节又因资源不足而排队。同时，集群中的CPU节点和NPU加速卡大部分闲置，整体训练吞吐量仅为最优分配方案的30%。
场景描述：
- 现代
AI训练涉又CPU、GPU、NPU等多种异构计算资源，传统调度器难以协同管理 - 不同计算任务（如数据预处理、模型训练、评估）对硬件资源需求各异
- 缺乏端到端的异构资源调度优化能力
- 资源分配不均衡导致某些环节成为瓶颈
业务影响：
- 计算资源利用不均衡，某些资源过载而其他闲置
- 训练流水线效率低下，整体吸吐量受限
- 无法充分发挥异构硬件的性能优势
- 系统复杂度增加，难以维护和优化
13. 训练可观测性与性能分析
场景举例：
某金融机构的数据科学家发现一个重要模型训练任务已运行3天但损失函数没有下降。由于缺乏实时监控工具，他们无法确定问题原因（数据问题、超参数设置错误还是代码错误）。团队只能终止训练并从头开始排查，浪费了160卡天的计算资源。后来发现是学习率设置过高导致的梯度爆炸问题，如果有监控工具可在第一天就发现。
场景描述：
- 缺乏对训练任务的实时监控和性能分析能力
- 难以识别训练过程中的性能瓶颈和资源浪费点
- 缺少统一的指标收集和可视化平台
- 训练异常难以及时发现和诊断
业务影响：
- 无法及时发现训练异常或性能问题，导致资源浪费
- 性能优化依赖经验而非数据，效果有限
- 缺乏历史数据分析能力，难以进行长期优化
- 用户体验差，无法获得训练进度和资源使用的透明视图