CANN 任务调度与资源管理：多租户环境下的 NPU 资源分配与隔离

一、CANN 资源模型

1.1 NPU 资源层次

理解 CANN 的资源管理，首先要搞清楚资源的层次结构：

物理设备层是实际的硬件——NPU 芯片、HBM 显存、PCIe/RDMA 网络接口。一个节点可能有 4 张或 8 张 NPU 卡。物理设备是不可分割的最小单元。

逻辑设备层是 CANN 向上暴露的抽象。通过 Ascend HAL（Hardware Abstraction Layer），上层框架看到的是逻辑设备，而不是物理芯片。逻辑设备可以做分片——一张物理卡可以虚拟出多个逻辑设备，分给不同任务使用。

进程层是实际运行的任务。每个推理进程、训练进程都持有一组逻辑设备的句柄。进程之间通过显存隔离和上下文切换来保证互不干扰。

1.2 资源分配流程

用户提交任务 │ ▼ 资源调度器 (Scheduler) ├── 检查配额: 该用户还能用几张卡？ ├── 检查可用性: 目标卡是否空闲？ ├── 检查亲和性: 任务是否要求特定型号的卡？ └── 检查拓扑: 分配的卡是否在同一台机器？ │ ▼ 资源分配器 (Allocator) ├── 分配逻辑设备 ├── 初始化显存池 ├── 设置上下文 └── 返回设备句柄 │ ▼ 任务执行 │ ▼ 资源回收器 (Reclaimer) ├── 释放显存 ├── 销毁上下文 ├── 标记设备为空闲 └── 通知调度器

二、任务队列与优先级调度

2.1 任务队列设计

importtimeimportthreadingfromdataclassesimportdataclass,fieldfromtypingimportList,OptionalfromenumimportEnumclassTaskPriority(Enum):"""任务优先级 生产环境中，不同类型的任务有不同的优先级： - CRITICAL: 线上推理服务，延迟敏感，最高优先级 - HIGH: 实时训练任务，需要尽快完成 - NORMAL: 批量推理，可以排队 - LOW: 数据预处理、模型转换，后台执行 """CRITICAL=0HIGH=1NORMAL=2LOW=3classTaskStatus(Enum):PENDING="pending"RUNNING="running"COMPLETED="completed"FAILED="failed"PREEMPTED="preempted"# 被抢占@dataclassclassNPUTask:"""NPU 任务"""task_id:strname:strpriority:TaskPriority required_gpus:int# 需要几张卡estimated_duration_sec:float# 预估执行时间max_duration_sec:float# 最大允许执行时间user_id:str=""status:TaskStatus=TaskStatus.PENDING created_at:float=field(default_factory=time.time)started_at:float=0.0assigned_devices:List[int]=field(default_factory=list)classTaskScheduler:"""任务调度器 调度策略: 1. 优先级队列: 高优先级任务插队 2. 公平调度: 防止低优先级任务饿死 3. 抢占式: 高优先级任务可以抢占低优先级任务的 NPU 4. 资源感知: 考虑 NPU 显存、利用率等指标 为什么需要抢占? - 线上推理任务（CRITICAL）随时可能到来 - 如果 NPU 被批量推理占满，线上服务就挂了 - 抢占让高优先级任务能立刻拿到资源 抢占的代价: - 被抢占的任务需要保存状态 - 恢复执行时需要重新加载数据 - 可能浪费已经计算的部分 """def__init__(self,total_devices:int):self.total_devices=total_devices self.queues={p:[]forpinTaskPriority}self.running_tasks={}# task_id → NPUTaskself.lock=threading.Lock()defsubmit(self,task:NPUTask):"""提交任务"""withself.lock:self.queues[task.priority].append(task)print(f"任务{task.name}提交 (优先级:{task.priority.name})")self._try_schedule()def_try_schedule(self):"""尝试调度等待队列中的任务 调度逻辑: 1. 从最高优先级队列开始扫描 2. 检查可用 NPU 数量是否满足 3. 满足则分配并启动 4. 不满足则检查是否需要抢占 """available=self.total_devices-len(self.assigned_devices_all())forpriorityinTaskPriority:queue=self.queues[priority]to_remove=[]fori,taskinenumerate(queue):iftask.required_gpus<=available:# 分配设备devices=self._allocate_devices(task.required_gpus)task.assigned_devices=devices task.status=TaskStatus.RUNNING task.started_at=time.time()self.running_tasks[task.task_id]=task available-=task.required_gpus to_remove.append(i)print(f"任务{task.name}开始执行 (设备:{devices})")# 从队列中移除已调度的任务foriinreversed(to_remove):queue.pop(i)def_allocate_devices(self,count:int)->List[int]:"""分配 NPU 设备"""assigned=self.assigned_devices_all()available=[iforiinrange(self.total_devices)ifinotinassigned]returnavailable[:count]defassigned_devices_all(self)->List[int]:"""获取所有已分配的设备"""devices=[]fortaskinself.running_tasks.values():devices.extend(task.assigned_devices)returndevicesdefpreempt(self,task_id:str):"""抢占任务"""withself.lock:iftask_idinself.running_tasks:task=self.running_tasks[task_id]task.status=TaskStatus.PREEMPTEDdelself.running_tasks[task_id]print(f"任务{task.name}被抢占 (释放设备:{task.assigned_devices})")self._try_schedule()defcomplete(self,task_id:str):"""任务完成"""withself.lock:iftask_idinself.running_tasks:task=self.running_tasks[task_id]task.status=TaskStatus.COMPLETED elapsed=time.time()-task.started_atprint(f"任务{task.name}完成 (耗时:{elapsed:.2f}s)")delself.running_tasks[task_id]self._try_schedule()

2.2 公平调度

classFairScheduler:"""公平调度器 问题: 如果 CRITICAL 任务持续到来，NORMAL 和 LOW 任务永远排不上。 解决: 为每个优先级分配最小保障配额。 配额分配: - CRITICAL: 60% 的 NPU（最低保障 4 张） - HIGH: 25%（最低保障 2 张） - NORMAL: 10%（最低保障 1 张） - LOW: 5%（最低保障 0 张） 当某个优先级的配额有剩余时，可以被其他优先级借用。 但一旦该优先级有新任务到来，借用的资源要立即归还。 """def__init__(self,total_devices=8):self.total=total_devices self.quotas={TaskPriority.CRITICAL:0.6,TaskPriority.HIGH:0.25,TaskPriority.NORMAL:0.10,TaskPriority.LOW:0.05,}self.min_guarantees={TaskPriority.CRITICAL:4,TaskPriority.HIGH:2,TaskPriority.NORMAL:1,TaskPriority.LOW:0,}defget_available_for_priority(self,priority:TaskPriority)->int:"""获取某优先级可使用的 NPU 数量"""min_guarantee=self.min_guarantees[priority]quota_devices=int(self.total*self.quotas[priority])# 实际可用 = 最低保障 + 可借用的空闲设备borrowed=max(0,quota_devices-min_guarantee)returnmin_guarantee+borroweddefshould_preempt(self,incoming_priority:TaskPriority,running_priority:TaskPriority)->bool:"""判断是否应该抢占"""# 高优先级可以抢占低优先级ifincoming_priority.value<running_priority.value:# 但要检查是否有空闲设备returnTruereturnFalse

三、显存隔离

3.1 为什么需要显存隔离

同一个 NPU 上跑多个任务时，一个任务的显存溢出不能影响其他任务。显存隔离确保每个任务只能访问自己分配到的显存区域，越界访问会被拦截。

3.2 显存隔离实现

classMemoryIsolator:"""显存隔离器 原理: - 为每个任务分配独立的显存区域 - 用页表映射限制任务的显存访问范围 - 越界访问触发异常，任务被终止 CANN 的实现: - 通过 Ascend HAL 的 Context 管理显存隔离 - 每个 Context 有独立的显存地址空间 - Context 之间互不可见 安全性: - 恶意任务无法读取其他任务的显存 - 一个任务 OOM 只会影响自己 - 调试时可以精确定位到问题任务 """def__init__(self,device_id:int,total_memory_gb:float):self.device_id=device_id self.total_memory=total_memory_gb*1024**3self.partitions={}# task_id → {start, end}self.lock=threading.Lock()defcreate_partition(self,task_id:str,size_gb:float)->dict:"""为任务创建显存分区"""withself.lock:size_bytes=size_gb*1024**3# 查找空闲区域start=self._find_free_region(size_bytes)ifstartisNone:raiseMemoryError(f"无法为任务{task_id}分配{size_gb}GB 显存")self.partitions[task_id]={'start':start,'end':start+size_bytes,'size':size_bytes,}print(f"任务{task_id}: 显存分区 [{start/1024**3:.2f}, "f"{start/1024**3+size_gb:.2f}] GB")returnself.partitions[task_id]def_find_free_region(self,size_bytes:int)->Optional[int]:"""查找空闲显存区域"""ifnotself.partitions:return0# 按起始地址排序sorted_parts=sorted(self.partitions.values(),key=lambdap:p['start'])# 检查开头ifsorted_parts[0]['start']>=size_bytes:return0# 检查间隙foriinrange(len(sorted_parts)-1):gap_start=sorted_parts[i]['end']gap_end=sorted_parts[i+1]['start']ifgap_end-gap_start>=size_bytes:returngap_start# 检查末尾end=sorted_parts[-1]['end']ifself.total_memory-end>=size_bytes:returnendreturnNonedefrelease_partition(self,task_id:str):"""释放任务的显存分区"""withself.lock:iftask_idinself.partitions:delself.partitions[task_id]print(f"任务{task_id}: 显存已释放")defcheck_violation(self,task_id:str,access_addr:int)->bool:"""检查显存访问是否越界"""iftask_idnotinself.partitions:returnTrue# 未知任务，视为越界part=self.partitions[task_id]ifaccess_addr<part['start']oraccess_addr>=part['end']:print(f"显存越界警告: 任务{task_id}访问地址{access_addr}, "f"合法范围 [{part['start']},{part['end']})")returnTruereturnFalse

四、多租户配额管理

4.1 配额模型

classQuotaManager:"""多租户配额管理 配额维度: - GPU 数量: 每个租户最多用几张卡 - 显存总量: 每个租户最多用多少显存 - 计算时间: 每月/每天最多跑多少 GPU 小时 - 并发任务: 同时最多跑几个任务 为什么需要配额? - 防止单个租户占满所有资源 - 保证每个租户的最低服务级别 - 计费依据 配额检查时机: - 任务提交时: 检查是否超出配额 - 任务执行中: 定期检查是否超时 - 任务完成时: 扣减已用配额 """def__init__(self):self.quotas={}# user_id → quota configself.usage={}# user_id → current usagedefset_quota(self,user_id:str,max_gpus:int,max_memory_gb:float,max_gpu_hours_per_month:float,max_concurrent_tasks:int):"""设置用户配额"""self.quotas[user_id]={'max_gpus':max_gpus,'max_memory_gb':max_memory_gb,'max_gpu_hours_per_month':max_gpu_hours_per_month,'max_concurrent_tasks':max_concurrent_tasks,}self.usage[user_id]={'current_gpus':0,'current_memory_gb':0.0,'gpu_hours_this_month':0.0,'current_tasks':0,}defcheck_quota(self,user_id:str,required_gpus:int,required_memory_gb:float)->tuple:"""检查用户配额是否足够 返回: (是否允许, 原因) """ifuser_idnotinself.quotas:returnFalse,"用户未注册"quota=self.quotas[user_id]used=self.usage[user_id]# 检查 GPU 数量ifused['current_gpus']+required_gpus>quota['max_gpus']:returnFalse,(f"GPU 数量超限: 当前{used['current_gpus']}, "f"请求{required_gpus}, 上限{quota['max_gpus']}")# 检查显存ifused['current_memory_gb']+required_memory_gb>quota['max_memory_gb']:returnFalse,(f"显存超限: 当前{used['current_memory_gb']:.1f}GB, "f"请求{required_memory_gb:.1f}GB, "f"上限{quota['max_memory_gb']:.1f}GB")# 检查月度 GPU 小时ifused['gpu_hours_this_month']>=quota['max_gpu_hours_per_month']:returnFalse,(f"月度 GPU 小时已用完: "f"{used['gpu_hours_this_month']:.1f}/"f"{quota['max_gpu_hours_per_month']:.1f}")# 检查并发任务数ifused['current_tasks']>=quota['max_concurrent_tasks']:returnFalse,(f"并发任务数超限: 当前{used['current_tasks']}, "f"上限{quota['max_concurrent_tasks']}")returnTrue,"配额充足"defallocate(self,user_id:str,gpus:int,memory_gb:float):"""分配资源"""self.usage[user_id]['current_gpus']+=gpus self.usage[user_id]['current_memory_gb']+=memory_gb self.usage[user_id]['current_tasks']+=1defrelease(self,user_id:str,gpus:int,memory_gb:float,elapsed_hours:float):"""释放资源"""self.usage[user_id]['current_gpus']-=gpus self.usage[user_id]['current_memory_gb']-=memory_gb self.usage[user_id]['current_tasks']-=1self.usage[user_id]['gpu_hours_this_month']+=elapsed_hours*gpus

五、设备热插拔与故障恢复

5.1 故障检测

classDeviceHealthMonitor:"""NPU 健康监控 监控指标: - NPU 利用率: 持续 0% 可能表示故障 - 显存错误: ECC 错误计数 - 温度: 过热会降频或关机 - 心跳: 定期检查 NPU 是否响应 故障等级: - WARNING: 温度偏高，不影响使用 - DEGRADED: 有错误但还能用 - FAILED: 完全不可用，需要隔离 """def__init__(self,device_id:int):self.device_id=device_id self.error_count=0self.max_errors_before_disable=3defcheck_health(self)->dict:"""检查设备健康状态"""# 模拟检查health={'device_id':self.device_id,'utilization':0.85,'temperature_c':72,'ecc_errors':self.error_count,'memory_usage_gb':5.2,'status':'healthy',}ifhealth['temperature_c']>85:health['status']='warning'ifself.error_count>self.max_errors_before_disable:health['status']='failed'returnhealthdefrecord_error(self):"""记录错误"""self.error_count+=1ifself.error_count>self.max_errors_before_disable:print(f"NPU{self.device_id}: 错误过多，已禁用")

5.2 故障恢复

classFaultRecoveryManager:"""故障恢复管理器 恢复策略: 1. 自动重试: 故障任务自动在其他 NPU 上重启 2. 检查点恢复: 从最近的 checkpoint 恢复 3. 降级运行: 用更少的 NPU 继续执行 4. 通知告警: 通知运维人员处理 恢复流程: 1. 检测到 NPU 故障 2. 标记该 NPU 上所有任务为失败 3. 释放故障 NPU 的资源 4. 在健康 NPU 上重新调度任务 5. 从 checkpoint 恢复状态 """def__init__(self,scheduler:TaskScheduler):self.scheduler=schedulerdefon_device_failure(self,device_id:int):"""设备故障处理"""print(f"NPU{device_id}故障，开始恢复流程")# 找到受影响的任务affected_tasks=[]fortask_id,taskinself.scheduler.running_tasks.items():ifdevice_idintask.assigned_devices:affected_tasks.append(task)# 释放故障设备fortaskinaffected_tasks:self.scheduler.preempt(task.task_id)print(f" 受影响任务:{task.name}")# 重新调度fortaskinaffected_tasks:task.status=TaskStatus.PENDING task.assigned_devices=[]self.scheduler.submit(task)

六、常见问题

相关仓库

• CANN- 昇腾计算架构 https://gitee.com/ascend/cann
• Ascend HAL- 硬件抽象层 https://gitee.com/ascend/cann
• Kubernetes Device Plugin- K8s NPU 插件 https://github.com/kubernetes-sigs/device-plugins
• Volcano- 批量调度器 https://github.com/volcano-sh/volcano