С развитием современных вычислительных систем растёт необходимость в оптимальном распределении ресурсов между разнообразными аппаратными ускорителями, такими как графические процессоры (GPU), нейронные процессоры (NPU), специализированные ASIC и программируемые FPGA. Эти ускорители, именуемые XPUs, играют ключевую роль в высокопроизводительных вычислениях, машинном обучении, искусственном интеллекте и мультимедийных приложениях. Однако эффективное управление их временем выполнения и распределением задач остается сложной задачей в условиях многозадачности и разнородности архитектур. В таких условиях на помощь приходит XSched - современный фреймворк для приоритетного и прерываемого планирования задач на различных XPUs, обеспечивающий высокую производительность, прозрачность и гибкость. XSched представляет собой универсальное решение, которое устраняет традиционные ограничения платформо- и аппаратно-зависимого планирования, предлагая единый интерфейс для управления задачами на разнообразных ускорителях.
Главной особенностью является реализация прерываемого командного очередного подхода (XQueue). Именно благодаря ему обеспечивается возможность динамического распределения вычислительных ресурсов между задачами с поддержкой множества различных политик планирования, что позволяет учитывать приоритеты, требования по задержкам и другие параметры в режиме реального времени. Одной из главных преимуществ XSched является его прозрачность. Фреймворк разработан таким образом, что существующие приложения, использующие XPU, не требуют внесения изменений в код. Программные модули XSched интегрируются посредством перехвата и перенаправления вызовов драйверов, что позволяет безболезненно внедрить гибкое планирование на уровне системы.
Это открывает большие возможности для масштабирования использования XPUs, не создавая дополнительных сложностей для разработчиков. Архитектура XSched включает четыре ключевых компонента - XPU shim (XShim), модуль предemption (XPreempt), слой аппаратной абстракции (XAL) и планировщик XScheduler. XShim перехватывает вызовы к драйверам XPUs и направляет задачи в абстрактные командные очереди. Модуль XPreempt отвечает за прерываемое исполнение задач, наблюдая за состоянием командных очередей и взаимодействуя с центральным демоном XScheduler. Хранение аппаратно-специфичного функционала реализовано в XAL, который обеспечивает взаимодействие с низкоуровневыми драйверами для разных типов ускорителей.
Сам XScheduler выступает в роли мозгов системы, координируя распределение ресурсов и применяя заданные политики планирования на системном уровне. Гибкость XSched делает его привлекательным для широкого круга применений. Фреймворк совместим с множеством API и платформ, включая CUDA, HIP, LevelZero, OpenCL, AscendCL, а также поддерживает современные GPU от NVIDIA, AMD, Intel и специализированные NPUs. Постоянная работа по расширению совместимости насыщает проект новыми функциями и улучшениями, позволяя адаптироваться под будущее развитие аппаратных технологий. Особо стоит подчеркнуть поддержку таких актуальных платформ, как Intel Core Ultra NPU, что демонстрирует ориентацию XSched на инновационные аппаратные решения и их интеграцию в реальных условиях.
Высокая производительность при минимальных накладных расходах - еще одна сильная сторона системы. Путем оптимизации контроля состояния командных очередей и коммуникации между процессами, XSched способен выполнять многозадачное планирование с низкой задержкой и поддержкой предemption. Это особенно важно для приложений с высокими требованиями к задержкам, таких как видеоконференции с применением ИИ, где устранение видео "заиканий" и поддержание качественной обработки голоса требуют слаженной работы множества ускорителей. Реальные примеры внедрения XSched доказывают успешность концепции. Интеграция с известными системами обработки искусственного интеллекта, такими как llama.
cpp и NVIDIA Triton, расширила возможности управления несколькими запросами на инференс с приоритетным распределением ресурсов. Кроме того, в составе демонстрационных проектов XSched снизил проблемы производительности на Intel Core Ultra NPU, сглаживая нагрузку между задачами распознавания речи и обработки видео. Эти случаи демонстрируют широкие перспективы использования технологии в AI, мультимедийных и высокопроизводительных вычислениях. Важным аспектом является и развитие сообщества, так как проект с открытым исходным кодом предлагает множество возможностей для расширения и кастомизации. Вы можете добавлять поддержку новых платформ, реализовывать собственные политики планирования, адаптировать XSched под специфические потребности приложений, а также встраивать фреймворк в корпоративные решения.
Активная документация, многочисленные примеры и инструментальная поддержка (такая как XCLI) упрощают процесс внедрения и управления. Перспективы развития XSched тесно связаны с ростом разнообразия вычислительных ускорителей и потребностями сложных вычислительных задач. Планируется расширение поддержки операционных систем, включая Windows и MacOS, а также возможности интеграции на уровне системных сервисов. Помимо этого, совершенствуется производительность и масштабируемость, что позволит эффективно управлять все более интенсивными и параллельными рабочими нагрузками. Для исследователей и инженеров, работающих с многозадачными системами и ускорителями, XSched открывает новые горизонты.
Его архитектура и политики планирования обеспечивают не только контроль над вычислительными ресурсами, но и возможность оптимизации с учётом особенностей аппаратных средств и специфики задач - будь то машинное обучение, рендеринг или реальное время встраиваемых систем. Изучение и внедрение XSched означает шаг к более интеллектуальному и эффективному управлению современными вычислительными платформами, позволяя повысить производительность, улучшить качество обработки и упростить интеграцию разнообразных ускорителей. С учетом текущих тенденций в области аппаратного развития и растущей роли AI, XSched становится ключевым инструментом для достижений в вычислительной индустрии нового поколения. .
