昇腾AI处理器的调度流程
整体调度逻辑如图1所示，其中Ascend Device Plugin的功能是发现昇腾AI处理器资源并上报；Volcano组件为华为在开源Volcano框架上进行适配修改的调度器。
调度流程
- Ascend Device Plugin组件上报昇腾AI处理器健康状态。
- Ascend Device Plugin通过kube-apiserver将当前空闲的昇腾AI处理器（健康昇腾AI处理器 - 已使用的昇腾AI处理器）信息写到configMap“mindx-dl-deviceinfo-{nodeName}”的“DeviceInfo”字段中。
- 用户调用kube-apiserver创建使用NPU的业务容器，如vcjob。
- Volcano组件通过“DeviceInfo”获取当前可用的昇腾AI处理器。
- Volcano组件根据亲和性调度原则，将昇腾AI处理器分配的情况写入Pod的“Annotations”字段中，同时写入分配时的时间戳。Volcano组件写入资源信息后向Kubernetes提交绑定Pod申请。
- kubelet监测到有Pod调度到自己所在节点，调用Device-plugin的Allocate函数挂载NPU设备。同时也支持使用Ascend Docker Runtime挂载NPU设备。
- Ascend Device Plugin查询当前所在的Node中处于pending状态的Pod列表，得到亲和性调度后、时间戳最小的Pod，获取挂载的device ID，反馈给kubelet进行设备挂载。
- Ascend Device Plugin更新“DeviceInfo”字段中的可分配昇腾AI处理器。
具体交互字段说明
- Ascend Device Plugin（开源代码版本）以configMap形式上报节点资源，上报资源的形式为“huawei.com/资源名：资源名+物理ID”。格式如图2所示。图中标出部分表示可用昇腾AI处理器列表，是全部的健康昇腾AI处理器减去被Volcano分配的昇腾AI处理器。全部的健康昇腾AI处理器信息通过调用NPU驱动接口获取，而被Volcano分配的芯片是通过遍历当前Node上所有满足条件的Pod，即Pod的状态为非Failed或者Succeeded，且Pod的“Annotations”字段上有Volcano分配的昇腾AI处理器信息。
用户可通过登录后台环境，执行kubectl describe cm mindx-dl-deviceinfo-{nodeName} -n kube-system命令获取上报的资源信息。
- Volcano以“huawei.com/资源名”为key，读取“DeviceInfo”字段信息。根据亲和性调度策略，判断出任务需要的符合亲和性规则的昇腾AI处理器后（即分配给任务的昇腾AI处理器）。Volcano会将分配芯片信息写入任务Pod的“Annotations”，如图3标出的第一个部分所示；第二个需要写入的字段为“predicate-time”，表示为任务分配资源的当前时间，不需要向可读时间格式做转换，可比较大小即可。kubelet监测到有Pod调度到自己所在节点，调用Device-plugin的Allocate函数挂载NPU设备。
- Ascend Device Plugin在收到Allocate请求时（以2卡任务为例），因为Allocate输入的参数是kubelet随机分配的，如图3中的“huawei.com/kltDev”字段所示，可能是不符合亲和性规则的昇腾AI处理器ID，例如Ascend910-7和Ascend910-0。
此时Ascend Device Plugin会找到当前Node上所有的满足条件的Pod（Pod的状态为非Failed或者Succeeded），且Pod的“Annotations”字段中存在Volcano写入的分配的昇腾AI处理器ID，昇腾AI处理器数量和kubelet分配昇腾AI处理器数量要一致。
再从满足条件的Pod中，选择“predicate-time”最小的Pod，并把这个Pod的“predicate-time”改为最大的Uint值（避免下次再选到）。解析Pod的“Annotations”字段，得到Volcano分配的昇腾AI处理器信息，例如Ascend910-0和Ascend910-1，把它们对应的挂载路径等信息返回，并且将真正分配的昇腾AI处理器信息写入到Pod的“Annotations”中的“huawei.com/AscendReal”字段中。
