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Ray Adapter资源管理完全教程：CPU、NPU和GPU资源调度策略

【免费下载链接】ray-adapterCompatible with the core interfaces of the open-source software Ray, it facilitates the seamless migration of workloads running on Ray (such as vllm/verl, etc.) to the Yuanrong cluster, while also enjoying the performance advantages brought by Yuanrong's deep optimization on Huawei Kunpeng and Ascend hardware.项目地址: https://gitcode.com/openeuler/ray-adapter

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Ray Adapter是一个兼容开源软件Ray核心接口的分布式计算框架，专为华为鲲鹏和昇腾硬件优化设计。本文将详细介绍如何在Ray Adapter中高效管理CPU、NPU和GPU资源，帮助您充分利用异构计算集群的性能优势。🚀

为什么需要智能资源调度？

在AI和大数据计算场景中，不同的工作负载对计算资源有着不同的需求。传统的CPU计算适合通用任务，而NPU（神经网络处理器）和GPU（图形处理器）则专门为AI推理和训练优化。Ray Adapter通过统一的资源管理接口，让您能够：

• 精确分配CPU、NPU、GPU等异构计算资源
• 实现任务与硬件的最佳匹配
• 充分利用华为鲲鹏和昇腾硬件的性能优势
• 无缝迁移现有的Ray工作负载

基础资源分配：CPU、NPU和GPU配置

Ray Adapter通过remote装饰器的参数来指定任务所需的计算资源。以下是核心资源参数的配置方法：

CPU资源配置

import ray_adapter as ray # 分配2个CPU核心 @ray.remote(num_cpus=2) def cpu_intensive_task(): return "CPU任务执行完成" # 分配0.5个CPU核心（支持小数） @ray.remote(num_cpus=0.5) def light_cpu_task(): return "轻量级CPU任务"

NPU资源配置

# 分配1个NPU设备 @ray.remote(resources={"NPU": 1}) def npu_inference_task(): return "NPU推理任务" # 分配多个NPU设备 @ray.remote(resources={"NPU_0": 2}) def multi_npu_training(): return "多NPU训练任务"

GPU资源配置

# 分配GPU资源 @ray.remote(num_gpus=1) def gpu_computation(): return "GPU计算任务" # 分配部分GPU资源 @ray.remote(num_gpus=0.5) def partial_gpu_task(): return "部分GPU资源任务"

混合资源分配

# 同时分配多种资源 @ray.remote(num_cpus=4, num_gpus=2, resources={"NPU": 1, "memory": 8192}) def hybrid_computation(): return "混合计算任务：CPU + GPU + NPU"

高级调度策略：Placement Group详解

Placement Group是Ray Adapter中用于资源分组和预留的高级功能，确保相关任务能够在同一组资源上运行。

创建Placement Group

from ray_adapter.util.placement_group import placement_group # 创建包含CPU和GPU资源的placement group pg = placement_group([ {"CPU": 4, "GPU": 2}, # Bundle 0 {"CPU": 2, "NPU": 1} # Bundle 1 ], strategy="PACK") # 等待资源分配完成 pg.wait(timeout_seconds=30)

Placement Group调度策略

Ray Adapter支持四种调度策略：

使用Placement Group调度任务

from ray_adapter.util.scheduling_strategies import PlacementGroupSchedulingStrategy # 将任务调度到特定的placement group @ray.remote(num_cpus=2) def task_in_pg(): return "在placement group中运行" # 指定调度策略 task_ref = task_in_pg.options( scheduling_strategy=PlacementGroupSchedulingStrategy( placement_group=pg, placement_group_bundle_index=0 # 使用第一个bundle ) ).remote()

节点亲和性调度：Node Affinity策略

Node Affinity允许您将任务固定到特定节点，适用于需要数据本地性或特定硬件配置的场景。

硬亲和性调度

from ray_adapter.util.scheduling_strategies import NodeAffinitySchedulingStrategy # 获取当前节点ID node_id = ray.runtime_context().get_node_id() # 创建硬亲和性任务（必须运行在指定节点） @ray.remote(num_cpus=1) class NodeSpecificActor: def process_data(self, data): return f"在节点{node_id}处理数据" actor = NodeSpecificActor.options( scheduling_strategy=NodeAffinitySchedulingStrategy( node_id=node_id, soft=False # 硬亲和性 ) ).remote()

软亲和性调度

# 创建软亲和性任务（优先运行在指定节点） soft_affinity_actor = NodeSpecificActor.options( scheduling_strategy=NodeAffinitySchedulingStrategy( node_id=node_id, soft=True # 软亲和性 ) ).remote()

并发控制：max_concurrency和concurrency_groups

Ray Adapter提供了细粒度的并发控制机制，确保资源的高效利用。

最大并发数控制

# 限制Actor的最大并发调用数 @ray.remote(max_concurrency=3) class ConcurrentActor: def process(self, item): import time time.sleep(1) return f"处理: {item}"

并发组配置

# 定义不同的并发组 @ray.remote(concurrency_groups={ "io": 2, # IO操作并发数 "compute": 3 # 计算操作并发数 }) class MultiGroupActor: def io_operation(self): return "IO操作" def compute_operation(self): return "计算操作"

资源监控与管理

Ray Adapter提供了丰富的资源监控接口，帮助您实时了解集群状态。

查看集群资源

# 查看整个集群的资源总量 cluster_resources = ray.cluster_resources() print(f"集群总资源: {cluster_resources}") # 查看可用资源 available_resources = ray.available_resources() print(f"可用资源: {available_resources}") # 查看每个节点的可用资源 per_node_resources = ray.available_resources_per_node() for node_id, resources in per_node_resources.items(): print(f"节点 {node_id}: {resources}")

查看节点信息

# 获取所有节点信息 nodes = ray.nodes() for node in nodes: print(f"节点ID: {node['NodeID']}") print(f"节点IP: {node['NodeManagerAddress']}") print(f"资源总量: {node['Resources']}")

查看加速器信息

# 获取当前任务的加速器信息 accelerator_ids = ray.runtime_context().get_accelerator_ids() print(f"加速器ID: {accelerator_ids}")

最佳实践与性能优化

1. 资源分配策略

黄金法则：根据任务类型选择合适的资源类型：

• CPU密集型任务：分配多个CPU核心
• AI推理任务：优先使用NPU资源
• 深度学习训练：使用GPU资源
• 混合负载：合理分配多种资源

2. Placement Group使用建议

# 为相关任务创建placement group ml_pg = placement_group([ {"CPU": 8, "GPU": 2}, # 训练bundle {"CPU": 4, "NPU": 1} # 推理bundle ], strategy="PACK", name="ml_workflow") # 确保相关任务在同一个placement group中运行 @ray.remote def data_preprocessing(): return "数据预处理" @ray.remote def model_training(): return "模型训练" # 使用相同的placement group preprocess_task = data_preprocessing.options( scheduling_strategy=PlacementGroupSchedulingStrategy(placement_group=ml_pg) ).remote() train_task = model_training.options( scheduling_strategy=PlacementGroupSchedulingStrategy(placement_group=ml_pg) ).remote()

3. 错误处理与资源清理

import time try: # 创建placement group pg = placement_group([{"CPU": 4}]) # 设置超时等待 if not pg.wait(timeout_seconds=10): print("资源分配超时") # 清理资源 ray.util.remove_placement_group(pg) except Exception as e: print(f"资源分配失败: {e}") # 确保资源被正确释放

4. 动态资源调整

虽然Ray Adapter主要支持静态资源分配，但您可以通过以下方式实现动态调整：

# 创建多个不同资源配置的Actor @ray.remote(num_cpus=1) class LightWorker: def work(self): return "轻量级工作" @ray.remote(num_cpus=4, num_gpus=1) class HeavyWorker: def work(self): return "重量级工作" # 根据负载动态选择Worker类型 def schedule_work(workload): if workload == "light": return LightWorker.remote() else: return HeavyWorker.remote()

常见问题与解决方案

Q1: 如何检查资源分配是否成功？

# 方法1：检查placement group状态 pg_info = ray.util.placement_group_table(pg) if pg_info.get("state") == "CREATED": print("Placement group创建成功") # 方法2：检查任务执行状态 try: result = ray.get(task_ref, timeout=5) print(f"任务执行成功: {result}") except ray.exceptions.GetTimeoutError: print("任务执行超时，可能是资源不足")

Q2: 如何处理资源不足的情况？

# 使用软亲和性避免任务阻塞 @ray.remote(num_cpus=4) def critical_task(): return "关键任务" # 设置备用节点 backup_node_id = "备用节点ID" task = critical_task.options( scheduling_strategy=NodeAffinitySchedulingStrategy( node_id=preferred_node_id, soft=True # 如果首选节点资源不足，可以调度到其他节点 ) ).remote()

Q3: 如何优化混合资源使用？

# 创建资源感知的任务调度器 def schedule_optimal(task_type, data_size): if task_type == "inference" and data_size < 1000: # 小规模推理使用NPU return @ray.remote(resources={"NPU": 1}) elif task_type == "training": # 训练任务使用GPU return @ray.remote(num_gpus=1, num_cpus=2) else: # 其他任务使用CPU return @ray.remote(num_cpus=4)

总结

Ray Adapter提供了强大而灵活的资源管理功能，让您能够：

1. 精确控制CPU、NPU、GPU等异构计算资源
2. 使用Placement Group实现资源分组和预留
3. 通过Node Affinity实现任务与节点的精确绑定
4. 利用并发控制优化资源利用率
5. 实时监控集群资源状态

通过合理使用这些功能，您可以充分发挥华为鲲鹏和昇腾硬件的性能优势，实现工作负载的高效迁移和优化运行。🎯

记住，良好的资源管理不仅能提高计算效率，还能降低运维成本。开始尝试这些策略，让您的分布式应用在Ray Adapter上运行得更快、更稳定！

提示：更多详细配置和高级功能，请参考ray_adapter/util/placement_group.py和ray_adapter/util/scheduling_strategies.py中的实现。

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