概述

多目标优化调度不仅考虑简单的资源余量，更会综合分析任务类型（如训练/推理）、数据 locality、网络带宽、硬件兼容性（如CUDA版本）、服务等级协议（SLA）和实时价格等因素，将用户的计算任务最优地调度到最合适的计算节点上。

需求详情

多目标优化调度应实现以下功能：a) 调度引擎：综合考量业务类型（如实时推理、离线训练）、资源状态（如算力使用率、存储余量）、网络延迟、能耗成本等关键因素，自动筛选最优调度策略，实现任务从接收、分发到部署、处理的全流程自动化执行，保障任务高效落地；​b) 策略管理：支持调度策略的全生命周期操作，包括策略配置、删除、修改与查询，满足不同业务场景下的策略调整需求；同时支持策略的插件式扩展，可灵活接入自定义策略模块，且能对新策略进行仿真评估，验证其在实际场景中的适配性与有效性；​c) 资源优化：以保障用户业务服务质量（如响应时延、任务完成率）为核心目标，实时捕捉业务运行情况（如任务执行进度、异常反馈）与资源实时状态（如节点负载波动、资源空闲情况），动态调整资源分配方案，实现资源的合理调配与高效利用，避免资源浪费或过载。

技术参数

1、调度决策维度：系统需综合感知任务属性（如训练/推理、硬件依赖）、实时资源状态（如GPU利用率、节点负载、网络带宽）与服务等级协议（SLA）、成本等多维度因素，为调度决策提供输入。2、优化算法与策略：调度核心需采用多目标优化算法（如强化学习），能够在成本、效率、时延等目标间进行智能权衡与寻优。策略引擎应支持插件化扩展与仿真评估，允许自定义策略的灵活接入与验证。3、跨域资源调度：具备跨不同云平台与异构算力节点的统一调度能力，能根据策略自动完成资源的分配与应用部署。支持运行中任务的资源动态调整与弹性伸缩。4、系统性能与集成：调度服务需提供标准RESTful API，便于系统集成。单次调度决策平均响应时间应低于500毫秒，并保证系统的高可用性（≥99.9%）。

项目预期

通过多目标优化调度将业务需求（如低延迟、高吞吐）、行业特性（如生物计算需大内存、自动驾驶需高性能GPU）和经济性（成本最优）等多个有时相互冲突的目标纳入统一调度算法模型中，实现智能化、多目标的权衡与最优解寻找。实现了跨越不同管理域（不同云平台、不同智算中心）和不同地理区域的无缝调度。调度指令可以穿透各资源平台的接口，完成资源的分配、应用的部署和数据的迁移。