阿里云代理商：灵骏智算3大任务调度策略优化指南

一、高优先级任务插队机制

场景：紧急推理任务 vs 常规训练任务操作步骤（基于灵骏控制台）：

1. 创建优先级标签

1. 提交任务时绑定标签

1. 资源池自动分配

系统实时监控 GPU 队列，当urgent-inference任务提交时，自动暂停低优先级任务释放资源（注：被暂停任务自动进入待续队列）

二、分布式训练排队优化方案

痛点：百卡任务因资源碎片化长期排队

解决方案：

1. 动态分片技术

将大任务拆分为可并行子任务（如数据分片 / 模型并行）

灵骏自动匹配碎片化 GPU 资源池（官方文档验证：支持自动拼接≤8 节点资源）

1. 智能超时重试

任务配置文件示例scheduling_policy:

retry_strategy:

max_retries: 3

timeout: 3600 # 1小时未分配资源则触发重排

混合队列策略

三、成本敏感型调度技巧

场景：非紧急批量训练任务

1. 闲时调度器配置
   1. 设置任务仅在00:00-08:00执行
2. 自动中断策略

监控GPU利用率<15%超30分钟则释放资源

aliyun pai SetAutoScalingPolicy --IdleTimeout 1800 --UtilizationThreshold 15

避坑指南如下：

优先级冲突：避免 > 3 级优先级标签（易引发死锁）

检查点必开：被中断任务需开启Checkpoint保存

计费陷阱：预留实例 + 按量实例混合使用时，需通过资源组标签隔离计费单元