ASTRAEA：GPU 集群里的公平，不只是分到几张卡

Sun, 17 May 2026 13:00:00 +0800

公平性听起来很简单，直到一个 GPU 集群真的开始承载各种深度学习任务。

在共享的科研或生产集群里，不同租户提交的任务形态差异很大。有些任务只需要一张 GPU，跑几分钟做调试；有些训练需要很多张 GPU，并且连续运行好几天。只追求利用率的调度器，可能让长任务长期占据集群；过度偏向短任务的调度器，又可能让大型训练一直排队。两类用户都可以很合理地说：这个系统不公平。

ASTRAEA 关注的正是这个问题：多租户 GPU 集群如何在不浪费昂贵加速器的前提下，把公平性真正落到调度决策里？

为什么已有公平性会失效

传统集群调度器经常从“瞬时资源公平”的角度思考问题。比如两个用户共享一个集群，那么在某个时刻，每个人都应该拿到自己的公平份额。对很多大数据任务来说，这个思路很自然，因为任务更容易切分、迁移和重新平衡。

深度学习训练没有这么灵活。训练任务通常需要 gang scheduling：请求的所有 GPU 必须同时分配到位。通信密集型任务对 GPU 拓扑很敏感。抢占也很贵，因为模型状态和优化器状态需要 checkpoint、移动和恢复。如果调度器为了追求公平而频繁重排 GPU，反而可能破坏原本想保护的性能。

另一类方法是 finish-time fairness，也就是判断一个任务是否不晚于它在私有 fair-share cluster 里的完成时间。这个目标有用，但不完整。它强调时间，却容易忽略公平性的空间维度：一个请求更多 GPU 的任务，在单位时间内消耗了更多集群容量。只用完成时间看待 1-GPU 任务和 8-GPU 任务，可能鼓励用户多报资源。

ASTRAEA 的核心想法是直接度量集群真正付出的东西：GPU-time。

长期 GPU-Time 公平性

ASTRAEA 提出了 Long-Term GPU-Time Fairness，简称 LTGF。它不只问“这个租户现在有几张 GPU”，也不只问“这个任务什么时候完成”，而是问：在一段时间内，某个租户或任务实际获得了多少 GPU service，相比它应得的份额是否公平。

这个指标同时捕捉了分配的两个维度：

时间维度：任务运行了多久；
空间维度：任务运行时占用了多少 GPU。

在租户层面，LTGF 按照预算或 quota 这类权重分配 GPU-time。在任务层面，它在同一个租户内的并发任务之间公平分配 GPU-time。这个两级视角很重要，因为公平集群既要保护组织层面的共享契约，也要照顾每个租户队列里正在等待的具体任务。

这个指标还避免了对剩余时间预测的过度依赖。真实集群里，用户会取消任务，任务会失败，训练吞吐也会随 placement 变化。ASTRAEA 可以根据历史分配记录评估公平性，再用这个信号决定下一步该服务谁。

ASTRAEA 如何调度

ASTRAEA 使用两阶段调度算法。

第一阶段，它选择 tenant-level fairness index 最低的租户。直白地说，调度器会找到那个相对自己应得份额而言，过去获得 GPU-time 最少的租户。如果这个租户有等待中的任务，并且集群可以放下其中某个任务，ASTRAEA 就会把资源分给它。

第二阶段，ASTRAEA 在该租户内部用 job-level fairness index 选择具体任务。这样即使一个租户整体上被公平对待，它内部的任务队列也不会变得很不公平。任务级策略仍然可以加入实际优先级，但需要受到公平性信号约束。

ASTRAEA 采用 lease-based 调度。它不会在公平性发生变化时立刻抢占，而是给运行中的任务一个租约周期。在租约边界，调度器可以重新安排执行顺序来修复公平性。这是一个务实折中：短租约能更快响应公平性变化，但太短又会增加抢占开销，拉长任务完成时间。ASTRAEA 会为深度学习训练选择一个平衡这些因素的租约长度。

它带来了什么

ASTRAEA 在真实 GPU 集群 trace 上做了大规模仿真评估，包括 SenseTime 的 Venus trace 和 Microsoft 的 Philly trace。论文报告称，相比已有先进调度器，ASTRAEA 将租户级公平性最多提升 9.42x，将任务级公平性最多提升 10.3x，同时没有牺牲平均任务完成时间。

这里重要的经验是：GPU 集群里的公平性不只是政策偏好，它首先是一个测量问题。如果指标忽略 GPU 数量，用户就可能 overclaim；如果指标忽略时间，长任务就可能被饿死；如果指标忽略租户，集群就会违反共享契约；如果指标忽略任务，个体用户仍然会感受到不公平。

ASTRAEA 的贡献，是把深度学习集群中最关键的资源服务单位“长期 GPU-time”变成了可测量、可调度的公平性目标。

Paper: ASTRAEA: A Fair Deep Learning Scheduler for Multi-tenant GPU Clusters
Code: Astraea Artifacts

Fairness | 木叶吟

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