摘要
本申请公开了一种基于容器的跨数据中心算力资源调度方法,涉及资源调度领域,其首先要求各个物理GPU节点上报其可共享的细粒度GPU资源报告。接着,对于用户提交的待调度任务,从任务画像数据库加载或生成其预估资源消耗数据。最关键的是,调度器不再简单地筛选可用节点,而是根据已画像的任务需求,对可行节点列表中的各个物理GPU节点进行细致的资源分配评分与选择,通过计算适配分数来确定最优目标节点。这种智能匹配机制,结合节点代理程序与GPU API网关模块为容器配置隔离参数并重定向GPU API调用,实现了跨数据中心算力资源的精细化、高效调度。