一种结合Ray和Volcano的异构GPU资源池化方法及系统

本发明提供一种结合Ray和Volcano的异构GPU资源池化方法及系统，涉及GPU资源调度技术领域。该方法及系统首先在Kubernetes集群上构建Ray+Volcano架构；然后基于Ray+Volcano架构进行深度学习模型训练，通过Ray集群的任务调度框架对深度学习训练任务进行分布式管理，确保任务负载均衡；并利用Volcano作业调度的资源管理机制，实现对GPU资源的控制与优化分配。该方法及系统通过Ray的高效分布式计算能力和Volcano的动态资源调度与隔离机制，实现了大规模任务的快速执行和资源的高效利用。