CubeStudio 解析分布式训练调度与加速架构

CubeStudio 解析了其云原生分布式训练的调度与加速设计：通过 CRD+Operator 按需自动建集群，并以亲和反亲和、修正 kube-scheduler 打分策略及 kube-batch/volcano 的 gang 调度避免资源死锁。 针对 GPU 利用率低的问题，平台称多因 CPU 操作阻塞，相应给出数据加载优化、DALI 预处理、共享 GPU 与资源动态调整等手段，目标是让多机算力线性转化为训练速度。 CubeStudio 采用 MIT 开源协议，开源免费商用并支持源码交付与二次分发；GPU 为整卡独占（训练不推荐用 vGPU），特殊任务可在模板里用 TASK_RESOURCE_CPU 等参数固定资源，或用 NO_RESOURCE_CHECK 屏蔽动态校验。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。