隨著人工智慧訓練與推理需求的指數成長，傳統基礎設施已無法滿足分佈式計算的效能與規模需求。在雲原生架構下，如何透過先進的排程技術優化資源利用率、提升計算效率，成為關鍵挑戰。Volcano Project作為Kubernetes生態系中專為高效能AI設計的排程器，透過創新架構與靈活功能，解決異構硬體整合、網路拓撲優化與多租戶資源管理等問題，為雲原生AI提供強大的基礎設施支撐。本文將深入解析Volcano的核心技術與應用場景，探討其在高階AI工作負載中的實踐價值。
Volcano Project是CNCF（Cloud Native Computing Foundation）旗下的開源專案，專為高效能AI工作負載設計的Kubernetes排程器。其核心目標在於解決傳統Kubernetes排程器在處理AI訓練與推理任務時的瓶頸，例如資源碎片化、網路拓撲無視、異構硬體支援不足等問題。
Volcano的設計基於「Hyper Node」抽象層，透過將節點群組（Node Group）與網路拓撲結合，實現對GPU、TPU等異構硬體的精準資源管理。此架構允許使用者根據不同層級（如數據中心網路、GPU網路）配置節點群組，並支援嵌套結構，以適應複雜的計算需求。
Volcano透過自動化發現機制，與硬體供應商合作偵測網路配置，生成Hyper Node定義，並支援狀態監控（如交換器連線狀態）。此功能確保高通訊需求的Pod群組（如Tensor Parallelism與Data Parallelism）能部署在同一層級節點，最大化訓練與推理效率。
Volcano提供Batch Job、PodGroup、JobFlow等API，整合主流AI框架（TensorFlow、PyTorch）與大數據工具（Hadoop），並兼容Kubernetes預設排程算法。此設計使數據科學家能透過簡化API進行資源請求，無需深入瞭解底層基礎設施細節。
Volcano引入Q資源管理模型，實現資源共享與回收，支援部門間資源分配策略。其GPU虛擬化功能允許多個Pod共享單一GPU卡，並支援分數GPU資源請求，適應AI推理等低使用率場景。
Volcano的Global子專案支援跨集群排程，包含多租戶優先級排程、公平共享與作業優先級管理。透過Q資源模型作為資源分配基本單位，Volcano能實現階層式資源分配策略，並提供資源監控儀錶板，協助用戶追蹤資源使用狀況。
Volcano支援多層策略的故障恢復機制（如重啟整體作業或僅重啟特定Pod），並加入超時語義（如指定時間窗口內未恢復則跳過預設動作）。此功能確保在異常情況下，AI工作負載能快速恢復運行，降低服務中斷風險。
Volcano持續推動多項技術進化，包括：
Volcano Project透過創新架構與靈活功能，為雲原生AI提供了高效的資源管理與排程解決方案。其Hyper Node抽象層、網路拓撲感知、多租戶策略等特性，有效解決異構硬體整合與資源利用率的挑戰。然而，網路拓撲優化與社區生態的持續演進仍是未來關鍵方向。對於追求高效能AI計算的企業與開發者，Volcano不僅是Kubernetes生態系中的強大工具，更是實現雲原生AI規模化部署的關鍵基礎。