1、物理静态调度（基础裸机分配，适合大规模模型训练）

直接以整台服务器、整卡 GPU 为单位分配资源，不做硬件切分。

• 原理：按业务任务类型对硬件节点打标签，手动或平台将整机资源绑定任务。8 卡 GPU 整机完整交付训练任务，硬件独占，无虚拟化损耗。

• 适用场景：大模型预训练、大规模微调，多卡集合通信依赖 IB 无损网络，对通信时延要求极高。

• 优点：无虚拟化开销，多卡通信性能..强；稳定性高。

• 缺点：资源利用率偏低，小推理任务也会占用整卡；扩容、变更需要人工上架配置。

• 贵州场景：贵安机房高密度 GPU 训练集群..，离线长周期训练任务。

2、容器化 K8s 调度（混合算力、推理业务主流方案）

将服务器 CPU、内存、GPU 抽象为可调度资源，基于 Kubernetes 编排硬件，搭配 GPU 设备插件实现卡级分配，可配合 Volcano、Kueue 调度器适配 AI 任务。

1. 整卡调度：任务申请整张 GPU 卡，适合中等规模微调；

2. GPU 硬件切分调度（MIG/vGPU）：单张 GPU 硬件切分成多个独立实例，显存、算力隔离，多个推理任务共享单卡硬件，提升资源利用率，适合 API 推理、向量检索等轻量任务贵州省大数...；

3. 拓扑感知调度：识别 IB 网络拓扑、NUMA 架构，把多卡任务调度到同一机柜、同一 Leaf 交换机下，减少跨节点通信延迟。

优势：支持弹性扩缩容，业务流量上涨自动拉起算力实例，流量低谷释放资源。适合贵阳 BGP 机房对外推理 API 服务。

3、HPC 作业调度（Slurm，批量离线计算..）

传统高性能计算调度框架，面向批量离线任务，广泛用于渲染、数据集预处理、模型批量评估。

• 机制：提交作业进入任务队列，调度器根据任务申请的 CPU、GPU、内存、运行时长，自动匹配空闲硬件节点；支持任务优先级、资源配额、排队管理，支持断点保存。

• 适配贵州业务：东数西算离线渲染、数据清洗、批量数据集处理，充分利用贵州低谷绿电。

• 可与 K8s 混合部署：K8s 管理底层硬件资源，Slurm 承接批量计算作业，兼顾云原生与超算任务。

4、跨节点 / 跨机房全域算力调度（多集群协同）

分为企业自建跨集群调度、接入贵州省级枢纽算力调度平台两种模式贵州省大数...

1. 企业自有多机房调度：贵安训练集群 + 贵阳推理节点，通过专线打通，调度平台统一纳管两地异构硬件，训练完成的模型权重同步至推理节点；任务分级调度，离线训练放贵安，在线推理留在贵阳 BGP 机房。

2. 省级算力平台调度：接入贵州一体化算力网络调度平台，将自有算力资源并网，实现算力统一度量、任务分发、算力交易，适配算力租赁业务，支持算力券结算中国经济网。

• 特点：物理资源分散、逻辑统一池化；支持跨机房资源互备，构建异地灾备。

• 限制：跨区域长距离任务不适合实时训练，仅适合模型同步、离线作业分发。

5、电力感知智能调度（贵州绿电特色调度方式）

依托贵州绿电、峰谷电价优势，属于算力集群特色调度策略。

• 原理：采集机柜电力、电价时段，将非紧急离线训练、数据迁移任务调度至谷电时段运行；限制高功耗 GPU 集群峰值用电，控制机柜总功耗，防止配电过载。

• 价值：降低算力电费成本，同时规避贵州雷雨季节市电波动带来的风险，保障高密度机柜稳定运行中国共产党...。

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