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）：
- 创建优先级标签
- 提交任务时绑定标签
- 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：
- 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）
- 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
- 闲时调度器配置
- 设置任务仅在00:00-08:00执行
- 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
