1樓：薛磊
Baidu Deep Learning Platform on Kubernetes
由於和工作相關，正好藉著LC3大會的機會，了解一下Baidu的PaddlePaddle以及基於kubernetes如何使用這個訓練框架的思路。
PaddlePaddle是Baidu自研的訓練框架，他從設計之初就是為分布式訓練服務，所以其框架也是有著獨到的設計，如下圖1，包含Master，Trainer以及Parameter Server。 其中master主要負責切分資料，分配資料到不同的任務；Trainer主要負責獲取並執行相應的訓練任務；Parameter Server主要負責引數調整以及拿到結果等功能。
PaddlePaddle其設計很複雜，要在眾多機器的集群中部署以及執行起來還是一件非常費時費力的事情。比較典型的工具，比如高效能計算領域的Slurm是一套很流行的任務分發平台，但是尤其其錯誤處理、自動擴容以及對各式各樣的硬體支援偏差，所以引入了Kubernetes作為其排程和部署平台，完成其深度學習框架的訓練平台定位。
Job-manager ：作業任務的管理
Job-controller ：作為任務的狀態控制以及監控
Report-manager ： 負責容器埠管理，系統GPU狀態的收集工作
Collector收集資料
值得一提的是，他們沒有使用容器的網路，而是用host network，並自己維護埠。
在最後他們提出了為了的roadmap，比如支援RDMA、NCCL2以及FPGA/XPU，目前沒有用上RDMA，不知道延遲達到什麼程度，或許做了其他方面的優化，沒有細說。
最後有人問了一些問題，關於kubeflow他們的態度，還是比較曖昧，沒有特別的開放心態。
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