Коротко
- Ai2 управляет кластерами с тысячами GPU NVIDIA H100, B200 и B300.
- В новой системе проектам выделяют бюджеты времени GPU вместо фиксированных GPU.
- Планировщик сопоставляет использование ресурсов с выделенными долями в скользящем окне длительностью по умолчанию 7 дней.
- По данным организации, благодаря новой системе количество ремонтов, требующих вмешательства человека, сократилось на 74%.
В опубликованной 9 октября 2026 года записи в блоге Ai2 рассказала о системе планирования, разработанной для распределения задач в GPU-кластерах исследовательского института. Инфраструктура организации включает тысячи GPU NVIDIA H100, B200 и B300; размеры кластеров варьируются от 88 до 1 024 GPU. По данным Ai2, спрос на ресурсы со стороны примерно 150 исследователей может в 2–3 раза превышать имеющиеся мощности. Новый подход предусматривает выделение проектам бюджетов времени GPU вместо постоянного распределения оборудования между командами.
Вместо меток приоритета — временные бюджеты
В прежней системе Ai2 задачи ранжировались по уровням приоритета, а некоторые из них защищались от прерывания. Как пишет организация, со временем высокая степень приоритета стала присваиваться всё чаще, а задачам с низким приоритетом стало труднее получать ресурсы. Закрепление GPU за определёнными командами тоже не всегда было эффективным: при сезонном изменении исследовательских потребностей выделенные ресурсы могли простаивать.
В новой модели администраторы распределяют время GPU между проектами и исследовательскими командами. Спрос на GPU связывается с бюджетом, который позволяет защитить задачу. Благодаря этому право на использование ресурсов зависит от приоритетов проекта; задачи без бюджета с самого начала могут выполняться с возможностью прерывания. Ai2 рассчитывает, что такой подход позволит продолжать использовать свободные мощности.
Скользящее окно и условия прерывания
По умолчанию планировщик отслеживает, сколько GPU-времени использовали проекты относительно выделенных им долей за предыдущие 7 дней. Задачи групп, использующих меньше своей доли, могут получить преимущество перед задачами групп, превысивших её. Такое сравнение призвано обеспечить командам доступ к их бюджетной доле с течением времени, если есть спрос.
При отправке задачи пользователь также указывает минимальную продолжительность работы, необходимую для получения значимого результата. На это время задача защищена от прерывания; затем система может остановить её и снова поставить в очередь, чтобы перераспределить ресурсы. Возможность возобновления работы также учитывается в рабочем процессе. Если минимальная продолжительность установлена на ноль, задача не списывает средства из бюджета, но в любой момент может быть прервана задачей с выделенными ресурсами. По данным Ai2, верхний предел минимальной продолжительности работы установлен на уровне 8 часов.
Организация отмечает, что эти правила позволяют выводить из эксплуатации задачи на серверах, нуждающихся в обслуживании, по завершении их минимального времени работы. По данным Ai2, благодаря этому количество ремонтных работ, требующих вмешательства человека, сократилось на 74%. Это стало заметным результатом не только подхода к распределению времени GPU, но и процесса обслуживания инфраструктуры.
Влияние на рабочие процессы в архитектуре и визуализации
Ai2 не представляет описанную систему как продукт для архитектурных бюро или программ для визуализации: это подход к управлению разными рабочими нагрузками в исследовательских кластерах. Тем не менее для команд, использующих общие GPU-серверы, заслуживает внимания идея заранее определять долю ресурсов для задач и условия их прерывания. Если на одной инфраструктуре выполняются задачи с разными требованиями к продолжительности и ресурсам, прозрачные правила распределения могут облегчить планирование.
При этом в публикации Ai2 не уточняется, совместим ли планировщик с задачами архитектурного рендеринга. Поведение программ для рендеринга или проектирования после прерывания и перезапуска также не рассматривается. Поэтому, прежде чем оценивать подобную систему, командам в сфере архитектуры и визуализации следует проверить требования к оборудованию, совместимость с используемым ПО и устойчивость задач к прерыванию. Информация о лицензировании, цене и доступности для внешних пользователей в объявлении также отсутствует.
Источники
Источников: 1Тексты источников не перепечатываются; короткие цитаты отмечены, остальное — наш пересказ и комментарий.
Практическая ценность подхода Ai2 — в том, что он позволяет описывать долю использования GPU и условия прерывания вместе, а не закреплять ресурсы за командами на постоянной основе. Для команд архитекторов и специалистов по визуализации, работающих на общем оборудовании, это предлагает идею оценивать запросы на ресурсы по более прозрачным правилам, но не означает, что перед нами готовый инструмент для рендеринга.
Возможность внедрить подобную систему в бюро в Турции зависит от устойчивости задач к прерыванию и совместимости используемого ПО. Кроме того, в публикации Ai2 нет сведений о лицензировании, цене или доступности системы для внешних пользователей. Поэтому пока правильнее рассматривать её не как вариант продукта, а как подход к управлению общими ресурсами GPU.
Частые вопросы
Как работает планировщик GPU Ai2?
Администраторы задают бюджеты времени GPU для проектов и команд. Система сопоставляет использование ресурсов с выделенным временем в скользящем окне длительностью по умолчанию 7 дней и ранжирует задачи.
Могут ли задачи в планировщике Ai2 прерываться?
Да. Для задач задаётся минимальная продолжительность работы, в течение которой они защищены. По истечении этого времени их можно снова поставить в очередь; задачи без бюджета могут прерываться с самого начала.
Можно ли использовать планировщик GPU Ai2 для архитектурного рендеринга?
В источнике нет сведений о совместимости с программами для архитектурного рендеринга или доступности планировщика для этой цели. Ai2 описывает систему в контексте управления рабочими нагрузками исследовательских кластеров.
