提到智算AI平台，肯定离不了Volcano，Volcano与Kubernetes天然兼容，并为高性能计算而生。

一.volcano是什么

Volcano是CNCF 下首个也是唯一的基于Kubernetes的容器批量计算平台，主要用于高性能计算场景。

它提供了Kubernetes目前缺少的一套机制，这些机制通常是机器学习大数据应用、科学计算、特效渲染等多种高性能工作负载所需的。

作为一个通用批处理平台，Volcano与几乎所有的主流计算框 架无缝对接，如Spark 、TensorFlow 、PyTorch 、 Flink 、Argo 、MindSpore 、 PaddlePaddle 等。

--比如我这里就是通过pytorch框架展开的。

二.volcano有什么特性

2.1 丰富的调度策略

Volcano支持各种调度策略，包括：

Gang-scheduling

让一堆相关联的容器或者任务在资源条件满足的时候一起调度成功。资源不满足的情况下，不会存在部分调度成功。

Fair-share scheduling

Queue scheduling

....

得益于可扩展性的架构设计，Volcano支持用户自定义plugin和action以支持更多调度算法。

2.2 增强型的Job管理能力

Volcano提供了增强型的Job管理能力以适配高性能计算场景。这些特性罗列如下：

多pod类型job

增强型的异常处理

可索引Job

2.3 volcano组成部分

Volcano由scheduler、controllermanager、admission组成:

Scheduler Volcano

scheduler通过一系列的action和plugin调度Job， 并为它找到一个最适合的节点。与Kubernetes default-scheduler相比， Volcano与众不同的 地方是它支持针对Job的多种调度算法。

Controllermanager

Volcano controllermanager管理CRD资源的生命周期。它主要由 Queue ControllerManager、 PodGroupControllerManager、 VCJob ControllerManager构成。

由此可看出，volcano涉及了三个重要的功能--Queue，Podgroup, VCjob(我用的是pytorchjob)

Admission Volcano

admission负责对CRD API资源进行校验。