EVO-GP

新的EVO-GP调度器优化了跨GPU集群的机器学习作业分配

研究人员开发了一种新颖的两层进化调度方法EVO-GP，旨在优化多集群GPU环境中机器学习作业的分配。该方法通过最小化平均和最大加权排队时间并最大化GPU利用率，解决了当前启发式调度器的局限性。该系统将作业到集群的分配与集群内的资源分配分离开来，采用进化算法进行负载均衡，并使用遗传编程来指导集群内的GPU分配。实验表明，EVO-GP在适应性和可扩展性方面优于现有方法。