分布式深度学习的两种集群管理与调度的实现方式简介
为什么需要集群管理与调度
上文我们简单介绍了深度学习、分布式CPU+GPU集群的实现原理，以及分布式深度学习的原理，我们简单回顾一下：
分布式CPU+GPU集群的实现：
GPU集群并行模式即为多GPU并行中各种并行模式的扩展，如上图所示。节点间采用InfiniBand通信，节点间的GPU通过RMDA通信，节点内多GPU之间采用基于infiniband的通信。
分布深度学习框架的实现：
如下图所示，在tensorflow中，计算节点称做worker节点，Worker节点主要完成模型的训练与计算。参数服务器可以是多台机器组成的集群，类似分布式的存储架构，涉及到数据的同步，一致性等等， 一般是key-value的形式，可以理解为一个分布式的key-value内存数据库，然后再加上一些参数更新的操作，采取这种方式可以几百亿的参数分散到不同的机器上去保存和更新，解决参数存储和更新的性能问题。
在分布式深度学习框架运行时，可以将深度学习框架部署到具体的物理集群，PS服务器可以挑选如下图中的node0、node1…,worker节点可以挑选如下图中的node i，node N-1
集群的具体配置，参数服务器可以不用GPU，worker节点因为需要进行模型计算，所在的服务器需要配置GPU卡。
至此，我们基本搭建了一个深度学习的硬件集群，同时也将深度学习框架部署到了深度学习的服务器集群，但是，整个深度学习集群（包括软硬件），可能是公司内部的共享资产，每个项目组都需要使用，那么，采取上述方式部署便会带来如下问题：
1. 要求项目组必须使用统一的深度学习框架，统一的深度学习框架的版本，否则不同项目组完成的训练代码有可能不工作，如果每次为了适应某个项目组的要求去重新部署框架，工作量巨大，而且耗时耗力；
2. 其中一个项目组在使用集群时，其他项目组往往需要等待，导致集群的资源使用率较低；
3. 服务器集群中任何一台硬件出现问题，都会影响整个集群的使用。
集群管理与调度实现的两种思路
基于Kubernetes平台
Kubernetes是Google开源的容器集群管理系统，其提供应用部署、维护、 扩展机制等功能，利用Kubernetes能方便地管理跨机器运行容器化的应用，其主要功能如下：
1) 使用Docker对应用程序包装(package)、实例化(instantiate)、运行(run)。
2) 以集群的方式运行、管理跨机器的容器。
3) 解决Docker跨机器容器之间的通讯问题。
4) Kubernetes的自我修复机制使得容器集群总是运行在用户期望的状态。
Kubernetes自1.3开始支持GPU，但当时只能最多支持单GPU的调度，自1.6开始，已经支持多GPU的调度，更多关于Kubernetes的与GPU介绍可以参考本系列未来的第3篇：分布式机器学习的两种集群方案介绍之基于Kubernetes的实现，这里不太多赘述。
如果要完成基于Kubernetes的集群调度管理深度学习框架，需要将深度学习框架运行到容器之中。系统整体架构图将变为：
这里面涉及到一个Kubernetes集群调度的问题，即Kubernetes如何将ps、worker所在容器所需要的CPU、GPU、内存、存储进行调度，以满足需求。
集群经过Kubernetes进行管理以后，分布式深度学习框架运行在容器中，容器通过Kubernetes进行调度以满足所需的模型训练资源，因此能够很好的满足集群资源多部门共享的要求。我们看对以下问题的解决。
1. 要求项目组必须使用统一的深度学习框架，并要求统一版本，否则不同项目组完成的训练代码有可能不工作，如果每次为了适应某个项目组的要求去重新部署框架，工作量巨大，而且耗时耗力；
解决：基于容器+ Kubernetes平台，每个项目组可以很容易的申请自己所需要的深度学习框架，tensorflow、caffe等，同时同一种深度学习框架的多种版本支持也不在话下。
2. 其中一个项目组在使用集群时，其他项目组往往需要等待，即使集群的资源使用率较低；
解决：只要集群有利用率没达到100%，便可以方便地为其他项目组部署深度学习环境。
3. 服务器集群中任何一台硬件出现问题，都会影响整个集群的使用；
解决：通过Kubernetes的调度，完成底层硬件的容错。
天云软件基于Kubernetes平台研发的SkyForm ECP平台，已经完整的支持了GPU调度，同时也集成了tensorflow，caffe等深度学习框架。
基于MPI并行调度
我们此处引入HPC领域中的MPI集群作业调度管理解决方案，因为在神经元网络（也包括含更多隐层的深度学习场景下），上一层神经元计算完成以后才能进行下一层神经元网络的计算，这与MPI的计算思路不谋而合。MPI是高性能计算（HPC）应用中广泛使用的编程接口，用于并行化大规模问题的执行，在大多数情况下，需要通过集群作业调度管理软件来启动和监视在集群主机上执行的MPI任务。此方法的主要目标是使集群作业调度管理软件能够跟踪和控制组成MPI作业的进程。
一些集群作业调度管理软件，如IBM Platform LSF、天云软件SkyForm OpenLava等，可以跟踪MPI任务的CPU、内存、GPU的使用。我们把每个深度学习的计算作为MPI作业，通过天云软件OpenLava作业调度管理软件进行集群统一的资源管理与分配，具体的实现思路如下：
基于集群作业调度管理的解决方案，也能很好的满足深度学习集群多部门共享，多作业并发运行的特性，且能兼顾效率。
其中天云软件SkyForm Openlava是一个增强的、基于开源OpenLava并兼容IBM® Spectrum LSFTM的企业级工作负载调度器，并针对半导体研发、深度学习等的工作负载做了设计与优化。不论是现场物理集群部署，虚拟基础设施部署，还是云中部署，客户都不用支付高昂的许可证费用。具体的openlava介绍，可参考网站openlava.net。
另外，在深度学习框架需要基于MPI方式运行时，往往需要进行重新编译，并不是所有的版本都支持。