摘要 原文：https://arxiv.org/pdf/2202.07848.pdf
Singularity，微软的全局分布式调度服务，用于高效可靠地执行深度学习训练和推理工作负载。Singularity 的核心是一种新颖的、负载感知的调度器，它可以透明地抢占深度学习工作负载以及进行弹性伸缩，在不影响AI加速器（如 GPU、FPGA）的正确性和性能的前提下，提高利用率。
Singularity中的所有作业默认都是可抢占、可迁移、可动态调整 （弹性）大小的：一个运行的作业可以动态透明地：
(a) 被抢占并迁移到不同的节点、集群、数据中心或区域，并从执行被抢占的位置恢复；
(b) 在给定类型的不同加速器上弹性伸缩resize；
我们的机制是透明的，因为它们不需要用户对代码做任何更改，也不需要使用任何可能限制灵活性的自定义库。此外，我们的方法显著提高了深度学习工作负载的可靠性。
结果表明，Singularity 提高了系统的效率和可靠性，对稳态性能的影响可以忽略不计 。而且，Singularity 的设计与 DNN 架构无关，可以处理各种并行策略（例如，数据/管道/模型并行）。
1. 简介 Singularity 核心实现了 AI 任务的可抢占、可迁移、可动态调整，并且该实现与模型架构无关、与模型训练的并行策略无关，可以认为做到了用户无感 。
1.1. 设计目标 Singularity 为了最大化整个集群的吞吐量，采用以下设计原则：
不闲置资源 ：Singularity 将整个加速器集群视为单个逻辑共享集群，并避免任何资源碎片化或静态容量预留。Singularity 适时调度使用全球范围内的任何空闲资源，跨集群、AZ和工作负载边界（训练与推理）。提供作业级别的 SLA ：在适时使用空闲容量的同时，Singularity 通过遵守作业级别的 SLA 来提供隔离。例如，当推理作业的负载增加时，Singularity 通过弹性缩小或抢占训练作业来释放容量。故障弹性恢复 ：DNN 训练作业运行时间长达数小时、数天甚至数周，因此从头开始成本损失巨大。在 Singularity 中，作业从它们被抢占的地方恢复，从而将故障重启成本最小化。
1.2. 关健机制 为实现上面的目标，整个 Singularity 系统的底层由两大重要的机制来支撑。它们分别是：
1) 抢占和迁移机制 ：Singularity 可以透明地设置检查点、抢占和迁移节点间甚至跨集群和区域的所有 DNN 作业。检查点是通过高效的的同步屏障 (synchronization barrier) 来实现分布式作业的所有参与者之间分布式状态的 一致性切分 (consistent cut)。
2) 伸缩和弹性机制 ：Singularity 使所有工作能够使用可变数量的 AI 加速器，以透明的方式 动态地、弹性地 伸缩资源。
Singularity 系统架构
这里涵盖了所有的 AI 算力，包括 GPU、FPGA、CPU、ASIC 等不同的硬件形态。
所有的算力资源都被容器化了
硬件抽象层（HAL）竟然 在一层基础软件之上，这层基础软件包括 NVML、NCCL、CUDA，也就是设备管理、设备通信、设备计算这三类功能。
硬件抽象层这里的 CUDA 指的是 CUDA Driver API f. 核心调度原语。高层原语包括：Failover、Suspend、Resume、Migrate、Scale Up/Down ，底层原语包括：Checkpoint、Restore、Distributed Barrier 。
