Heterogeneity-Aware Cluster Scheduling Policies for Deep Learning Workloads

Heterogeneity-Aware Cluster Scheduling Policies for Deep Learning Workloads

1. 项目基础介绍和主要编程语言

本项目是斯坦福大学未来数据实验室的一个开源项目，项目地址为 https://github.com/stanford-futuredata/gavel.git。该项目主要使用 Python 编程语言，同时包含了部分 Jupyter Notebook 文档，用于分析实验结果。

2. 项目的核心功能

项目的核心功能是实现一种异构感知的集群调度策略，专门为深度学习工作负载设计。该调度策略能够在异构集群中有效地分配计算资源，提高深度学习任务的执行效率。具体功能包括：

• 调度机制：通过模拟器和实际运行时环境，实现了多种性能感知的调度策略。
• 异构资源管理：能够处理不同类型和性能的GPU资源，如v100、p100和k80等。
• 性能分析：提供了代码模块来分析实验运行的结果，包括解析和绘图代码。

3. 项目最近更新的功能

最近项目更新的功能主要包括：

• 调度策略优化：对现有的调度策略进行了优化，提高了调度算法的性能和效率。
• 实验分析工具：增强了实验分析工具，使得分析实验数据更加方便和直观。
• 性能评估：增加了对多种调度策略在不同工作负载下的性能评估，包括吞吐量、资源利用率等指标。

项目持续更新中，不断有新的功能和优化被添加，以提升调度策略的效果和易用性。