國產純自研、100+行業(yè)實踐，探秘速石核心調度器Fsched

這是一篇推薦我們速石自研調度器——Fsched的文章。

看起來在專門寫調度器，但又不完全在寫。 往下看，你就懂了。

介紹一下主角速石自研調度器Fsched

fastone Scheduler，簡稱Fsched，是速石科技所有產品的核心調度組件。Ta是面向HPC集群的操作系統(tǒng)，是HPC集群的“大腦”，用于對HPC集群內的計算資源進行管理、監(jiān)控，對用戶提交的任務進行統(tǒng)一管理、分發(fā)和遠程執(zhí)行。

Fsched是速石科技基于開源的Slurm版本進化而來的全新產品。

01

我們的Fsched調度器到底厲害在哪？

先看一組我們在半導體領域用戶的真實驗證數(shù)據(jù)：

5個月時間內：

CPU調度峰值達到5萬核；

提交了超過8000萬Jobs；

構建超過700臺機器組成的大規(guī)模集群；

使用量約3000萬核時。

Fsched性能指標

吞吐量：

1000 jobs/second

響應時間：

1 ms

集群規(guī)模：

單個Fsched集群能夠支持的最大節(jié)點數(shù)：1000

單個Fsched集群能夠支持的最大CPU核數(shù)：30000

總結一下，F(xiàn)sched調度器優(yōu)勢：

1. 完全由速石獨立開發(fā)，性能卓越；

2. 我們能提供代碼級技術支持；

3. 支持市面上幾乎所有EDA工具；

4. 服務了100+家不同類型的半導體行業(yè)用戶；

5. 兼容LSF/SGE等調度器，使用體驗不變。

關于調度器科普和不同流派近二十年的發(fā)展歷程，可以點擊回顧：億萬打工人的夢：16萬個CPU隨你用

02

代碼級技術支持有什么不一樣？

代碼級技術支持的特別之處主要體現(xiàn)在解決問題的路徑上。

一句話，我們能做很多人做不到的事情。

一般問題：我們站在產品視角來解決

特殊問題：我們以開發(fā)者身份來解決

比如一些特殊調度策略的改造與優(yōu)化，我們是開發(fā)者，所以能做。包括各種調度器日志的監(jiān)控分析，優(yōu)化調度器的提交方式和腳本等等。

DEBUG：深入代碼級的技術支持

舉一個典型例子：當研發(fā)提交任務出現(xiàn)異常狀態(tài)，怎么辦？

我們首先需要定位與任務相關的日志。日志分為：基礎設施層日志、中間件層日志、應用層日志等。IT和研發(fā)工程師的關注點不一樣：IT工程師一般看基礎設施層日志，CAD和研發(fā)工程師看中間件層日志和應用層日志。不同角色各看各的，定位問題效率低。

我們通過Fsched調度器：1. 把調度任務的異常日志分類，找出是哪一層的問題；

2. 任務狀態(tài)跟蹤，通過異常應用找出相應進程和IO信息，方便判斷；

3. 通過數(shù)據(jù)分析抓取日志中的關鍵信息。

找到問題，over。

03

Slurm之上，我們還做了什么？

Slurm是厲害的：全球60%的TOP500超算中心和超大規(guī)模集群（包括我國的天河二號等）都采用Slurm作為調度系統(tǒng)。它擁有容錯率高、支持異構資源、高度可擴展等優(yōu)點，適用性相當強。

那么，基于Slurm之上，我們還做了些什么？

從0到1，幫助用戶更快，更簡單地用起來

1.產品級IT自動化管理，標準化地調用資源，保證環(huán)境一致性，降低用戶配置復雜度和出錯率，上手更容易；

2. 從業(yè)務出發(fā)，F(xiàn)sched與底層資源的聯(lián)動性強，根據(jù)任務需求自動伸縮，更符合云上使用方式。

從1到10，讓用戶用得穩(wěn)定，用得放心1.對Slurm開源版進行修復與增強。修復Slurm開源版在復雜環(huán)境下任務異常崩潰等問題，增加了混合云智能調度能力； 2. 基于Wrapper組件，F(xiàn)sched對上層EDA應用進行了兼容與優(yōu)化，保證用戶使用體驗不變；

PS：同樣是Wrapper，水平也是有高下的。要達到多年戰(zhàn)斗在一線的專業(yè)高級口譯的經驗和水平，只能說：有難度。

3. 根據(jù)最佳實踐經驗總結的流程與規(guī)則，能優(yōu)化EDA Workflow，提高調度器使用效率；

4.代碼級支持能力讓用戶無后顧之憂。

只要有個調度器就夠了嗎？

答案自然是否定的。

為什么？

或許，我們可以換個角度來回答這個問題。

就像汽車出現(xiàn)之前，用戶的期望永遠是——1匹更快的馬一樣。

在當下芯片設計研發(fā)領域，我們如果把調度器類比馬，那么汽車是什么呢？

我們給大家簡單描繪一下：

一個站在整個芯片設計研發(fā)體系和架構視角來滿足EDA行業(yè)用戶性能、功能、體驗的產品。

1. Ta是完整的一體化產品，功能緊密耦合，且經過層層實戰(zhàn)考驗；

2. Ta解決的是完整生命周期的芯片設計業(yè)務問題，調度器只是其中一個模塊；

3. Ta具有對企業(yè)未來發(fā)展的彈性，能擴展至不同規(guī)模和更多業(yè)務路線，比如AI。

而這，正是我們與其他很多產品最大的區(qū)別之一。

我們的產品在設計之初就是面向EDA應用，服務芯片設計研發(fā)業(yè)務場景的。這也決定了我們解決問題的出發(fā)點永遠是：是否滿足研發(fā)業(yè)務需求，然后從上至下地解決問題。

01

一整套上中下層聯(lián)動的芯片研發(fā)環(huán)境

我們提供的是一整套上中下層聯(lián)動的芯片設計研發(fā)環(huán)境：

1. 連接上層EDA應用，對應用本身的運行提供支持和優(yōu)化；

2. 連接底層資源，給用戶提供更靈活，更高效使用資源的能力；

3. 結合EDA應用和底層資源的聯(lián)動和適配，給出最佳實踐經驗。

02

功能面向實際業(yè)務場景設計和提供

我們的功能都是面向實際業(yè)務場景設計和提供的：

1.License調度優(yōu)化，可幫助企業(yè)用戶最大化提升License利用率，更好地規(guī)劃License購買策略，控制整體使用成本；

2. 我們能多維度監(jiān)控任務狀態(tài)，提供基于EDA任務層的監(jiān)控、告警、數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析功能與服務，讓團隊管理者監(jiān)控各個重要指標變化，從全局角度掌握項目的整體任務及資源情況，為未來項目合理規(guī)劃、集群生命周期管理、成本優(yōu)化提供支持；

3.日常數(shù)據(jù)統(tǒng)計與運營分析管理，實現(xiàn)問題可追溯，可追蹤，降低成本，提升整體項目管理效率。

03

交互方式不改變EDA用戶使用習慣

我們的交互方式不改變EDA用戶的使用習慣。原來怎么用，現(xiàn)在還怎么用。

速石研發(fā)平臺

VS

LSF Suite

半導體行業(yè)用戶最熟悉的調度器是LSF，就不多介紹了。

不過，它背后的LSF Suite大家就不一定熟悉了。

來來，我們盤一下，我們速石研發(fā)平臺跟LSF Suite的區(qū)別是什么？

01

根本區(qū)別：設計理念不一樣

我們是站在整個芯片設計研發(fā)體系和架構視角來設計的一體化產品，解決的是完整生命周期的芯片設計業(yè)務問題，功能緊密耦合，且經過層層實戰(zhàn)考驗。

而Fsched調度器只是其中一個模塊，不單獨售賣，在我們的全線企業(yè)級產品均屬內置，且與產品其他功能深度綁定。

這正是我們上一節(jié)提到的面向EDA業(yè)務的產品定位決定的。 而LSF Suite里的核心調度器LSF與其他組件是不關聯(lián)的，屬于可選項。這也導致了用戶大多只接觸過LSF，而對它的其他組件沒有什么概念。

而且，因為各種功能組件之間獨立存在的，用戶使用的時候需要根據(jù)自己業(yè)務需要進行二次開發(fā)組裝，從零開始進行功能模塊需求評估、采購、對接、開發(fā)和測試驗證兼容性，才能搭建出一個完整的研發(fā)環(huán)境，時間周期也會比較長。 另外還有期間的運維、后續(xù)的更新升級和功能擴展等事項。

02

性價比：速石研發(fā)平臺TCO更低

下圖是我們研發(fā)平臺與LSF Suite的橫向對比圖，可以清楚地看到，兩者的收費模式差別很大。

我們Fsched調度器是包含在平臺費用里的，相關組件也都是隨產品一起內置的，不單獨收費。

而LSF Suite除了核心調度器按使用核數(shù)收費以外，所有功能組件都需要額外收費。

從總擁有成本來看，對用戶來說，速石研發(fā)平臺付出的成本更低，獲得的東西更多。還有很多隱性成本沒有列在表格里，比如對接調試時間成本，人工成本，售后支持成本等等。

總結一下，我們跟LSF Suite的五大主要區(qū)別：

1.核心調度器Fsched完全國產自研，有代碼級支持能力； 2. 我們的產品設計初衷就是提供面向EDA業(yè)務的一整套研發(fā)環(huán)境，可擴展性強；3.各功能模塊緊密耦合，不單獨收費，整體性價比高；4.我們的CAD能力與經驗，能有效提高上中下層整體聯(lián)動效率； 5. 我們兼容LSF/SGE等調度器，使用體驗不變。

如果你想嘗試AI——

目前，AI在芯片設計領域的應用主要有兩條路線：

路線一：AI+EDA工具

Synopsys、Cadence與Siemens等公司紛紛在其最新工具中使用了AI技術，覆蓋先進數(shù)字與模擬芯片的設計、驗證、測試和制造環(huán)節(jié)，讓開發(fā)者在芯片開發(fā)的每一個階段都可以采用借助AI的自主學習能力，提供芯片設計生產力。

當然，越來越多EDA工具也支持借助GPU進行運算加速。

路線二：AI算法模型訓練

Google研究人員使用10,000個芯片布局圖來訓練他們的深度學習模型——PRIME，人工智能生成的芯片的設計時間不到六個小時。

而NVIDIA設計了另一種用于芯片設計的深度學習方法——PrefixRL模型，NVIDIA使用其RL工具設計的電路比人類使用當今EDA工具設計的電路小25%，但性能相似。

路線一需要支持全流程EDA工具的一整套研發(fā)環(huán)境，以及構建異構資源（CPU+GPU、本地+云上）的調度及管理平臺的能力。

路線二需要的支持企業(yè)從ML/LLM模型構建、大規(guī)模訓練到最終部署需求的MLOps模塊。

我們都有。

另外，我們剛剛發(fā)布的一款行業(yè)知識庫聊天應用Megrez，面向企業(yè)客戶提供大語言模型的私有化部署能力，允許用戶自定義行業(yè)知識庫，實現(xiàn)領域知識的問答。

Megrez基于芯片設計領域提供的支持