Volcano v1.12 正式发布！驱动云原生 AI 与批量计算向智能高效新阶段演进

2025-06-16
中国香港
本文字数：8996 字
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随着 AI 大模型技术的快速发展，企业对计算资源利用效率和应用性能的要求日益提高。在 AI、大数据及高性能计算（HPC）等复杂应用场景下，如何高效利用 GPU 等异构加速器、保障系统高可用性并精细化管理资源，是 Volcano 社区^[1]持续探索和创新的核心方向。

Volcano^[2] 的每一次版本迭代，都是对这些挑战的积极回应。在来自全球 30 余个国家、超过 1000 名开发者、近 40000 次贡献的共同建设下，Volcano 已在国内外 60 多家企业的生产环境中得到应用，其调度性能与资源管理能力在实践中获得了广泛认可。

Volcano 社区现已正式发布 v1.12 版本^[3] ，新版本聚焦于 AI 与大数据等前沿场景的核心需求，带来了一系列关键特性与体验优化：

新版本亮点一览

网络拓扑感知调度 (Alpha): 优化大规模 AI 训练与推理任务部署，通过感知网络拓扑减少跨交换机通信，提升运行效率。
GPU 虚拟化方案增强: 在原有 vCUDA 方案基础上，新增对 NVIDIA GPU 动态 MIG 切分的支持，为用户提供软件与硬件两种虚拟化选择，实现更灵活、高效的 GPU 资源共享。
DRA 支持: 增强异构资源管理的灵活性与能力。
Volcano Global 支持队列容量管理: 在多集群环境下，支持对租户队列的资源配额（capability）进行统一限制和管理。
安全性全面增强: 从 API 访问控制到容器运行时权限，实施多维度安全加固，提升系统稳健性。
大规模场景性能优化: 通过减少不必要的 Webhook 调用等手段，有效提升高并发任务处理效率。
增强通用工作负载的 Gang 调度控制: 现已支持通过 Annotation 为 Deployment、StatefulSet 等通用工作负载自定义 Gang 调度所需的最小成员数（minAvailable），提供了更精细的 Gang Scheduling 调度策略。
Job Flow 功能增强: 提升了内置工作流编排引擎的健壮性与可观测性。
以及更多稳定性与易用性改进。

我们相信，v1.12 版本的这些更新将进一步提升任务调度的智能化水平、资源利用效率和系统的整体性能，帮助用户更好地应对 AI 和大数据时代的挑战。

核心功能详解

▍网络拓扑感知调度 (Alpha Release)

Volcano 的网络拓扑感知调度功能，在 v1.11 中作为预览版发布后，现已在 v1.12 中达到 Alpha 发布状态。此功能旨在优化大规模训练和推理场景（如模型并行训练、Leader-Worker 推理）中 AI 任务的部署。它通过将任务调度到同一网络拓扑性能域内，减少跨交换机通信，从而显著提升任务效率。Volcano 使用 HyperNode CRD 来抽象和表示异构硬件网络拓扑，并支持层级结构以方便管理。

v1.12 版本集成了以下关键特性：

HyperNode 自动发现 (HyperNode Auto-Discovery)： Volcano 提供了集群网络拓扑的自动发现能力。用户可配置发现类型，系统将自动创建和维护反映集群真实网络拓扑的层级 HyperNode。目前支持 InfiniBand (IB) 网络下通过 UFM (Unified Fabric Manager) 接口获取网络拓扑信息，并自动更新 HyperNode。未来计划支持 RoCE 等更多网络协议。
HyperNode 优选策略 (Prioritized HyperNode Selection)：引入了基于节点级别和 HyperNode 级别的打分策略，累加后作为 HyperNode 的最终得分。

节点级别 (Node-level)：建议配置 BinPack 插件以优先填满 HyperNode，减少资源碎片。

HyperNode 级别 (HyperNode-level)：优先选择层级更低的 HyperNode 以获得更优性能，因其涉及的跨交换机次数较少；对于相同层级的 HyperNode，包含更多任务的 HyperNode 得分更高，旨在减少 HyperNode 级别的资源碎片。

支持通过 Label Selector 匹配节点 (Support for Label Selector Node Matching)： HyperNode 叶子节点与集群中的物理节点关联，支持以下三种匹配策略：
精确匹配 (Exact Match)：直接匹配节点名称。
正则匹配 (Regex Match)：通过正则表达式匹配节点名称。
标签匹配 (Label Match)：通过标准 Label Selector 匹配节点。

相关参考文档：

网络拓扑感知调度介绍与使用^[4]
网络拓扑感知调度设计文档^[5]
网络拓扑自动发现设计文档^[6]
网络拓扑自动发现使用文档^[7]

https://github.com/volcano-sh/volcano/pull/3894

https://github.com/volcano-sh/volcano/pull/3969

https://github.com/volcano-sh/volcano/pull/3971

https://github.com/volcano-sh/volcano/pull/4068

https://github.com/volcano-sh/volcano/pull/4213

https://github.com/volcano-sh/volcano/pull/3897

https://github.com/volcano-sh/volcano/pull/3887

由衷感谢社区开发者: @ecosysbin, @weapons97, @Xu-Wentao, @penggu，@JesseStutler, @Monokaix 对该特性的贡献！

▍GPU 虚拟化支持动态 MIG 切分

Volcano 提供的 GPU 虚拟化功能支持按显存和算力申请部分 GPU 资源，通过与 Device Plugin 配合实现硬件隔离，从而提升 GPU 利用率。传统 GPU 虚拟化通过拦截 CUDA API 方式限制 GPU 使用。NVIDIA Ampere 架构引入的 MIG (Multi-Instance GPU) 技术允许将单个物理 GPU 划分为多个独立实例。然而，通用 MIG 方案通常预先固定实例大小，存在资源浪费和灵活性不足的问题。

Volcano v1.12 提供了动态 MIG 切分与调度能力，可根据用户申请的 GPU 用量实时选择合适的 MIG 实例大小，并使用 Best-Fit 算法减少资源浪费。同时支持 BinPack 和 Spread 等 GPU 打分策略，以减少资源碎片并提升 GPU 利用率。用户可使用统一的 volcano.sh/vgpu-number、volcano.sh/vgpu-cores、volcano.sh/vgpu-memory API 申请资源，无需关注底层实现。

设计文档：Dynamic MIG 设计文档^[8]

使用文档：Dynamic MIG 使用文档^[9]

由衷感谢社区开发者: @sailorvii, @archlitchi 对该特性的贡献！

▍支持 DRA (Dynamic Resource Allocation)

Kubernetes DRA (Dynamic Resource Allocation，动态资源分配) 是一项内置的 Kubernetes 功能，旨在提供一种更灵活、更强大的方式来管理集群中的异构硬件资源，例如 GPU、FPGA、高性能网卡等。它解决了传统设备插件 (Device Plugin) 在某些高级场景下的局限性。Volcano v1.12 增加了对 DRA 的支持，允许集群动态分配和管理外部资源，增强了 Volcano 与 Kubernetes 生态系统的集成能力及资源管理的灵活性。

使用文档：在 Volcano 中启用 DRA^[10]

由衷感谢社区开发者: @JesseStutler 对该特性的贡献！

▍Volcano Global 支持队列容量管理

队列是 Volcano 的核心概念。为支持多集群和多租户场景下的租户配额管理，Volcano 在 v1.12 中扩展了其全局队列容量管理能力。现在，用户可以在多集群环境中统一限制租户的资源使用，其配置方式与单集群场景一致：通过在队列配置中设置 capability 字段来限制租户配额。

由衷感谢社区开发者: @tanberBro 对该特性的贡献！

▍安全性增强

Volcano 社区持续关注安全性。在 v1.12 中，除了对 ClusterRole 等敏感权限的精细控制外，还修复了以下潜在安全风险并进行了加固：

HTTP Server 设置超时时间： Volcano 各组件的 Metric 和 Healthz 端点均已设置服务器端的 ReadHeader、Read、Write 超时，避免资源长时间占用。(PR: https://github.com/volcano-sh/volcano/pull/4208)
跳过 SSL 证书验证时增加警告日志：当客户端请求设置insecureSkipVerify为 true 时，添加警告日志，建议生产环境启用 SSL 证书验证。(PR: https://github.com/volcano-sh/volcano/pull/4211)
默认关闭 Volcano Scheduler 的 pprof 端点：为避免敏感程序信息泄露，默认关闭用于定位问题的 Profiling 数据端口。(PR: https://github.com/volcano-sh/volcano/pull/4173)
移除不必要的文件权限：移除 Go 源文件不必要的执行权限，保持文件最小权限。(PR: https://github.com/volcano-sh/volcano/pull/4171)
为容器设置 Security Context 并以非 Root 权限运行：所有 Volcano 组件均以非 Root 权限运行，并增加了 seccompProfile, SELinuxOptions，设置 allowPrivilegeEscalation避免容器提权，同时仅保留必要的 Linux Capabilities，全面限制容器权限。(PR: https://github.com/volcano-sh/volcano/pull/4207)
限制 HTTP 请求返回体大小：针对 Extender Plugin 和 Elastic Search Service 发送的 HTTP 请求，限制其返回体大小，避免资源过度消耗导致的 OOM 等问题。(披露地址: https://github.com/volcano-sh/volcano/security/advisories/GHSA-hg79-fw4p-25p8)

▍大规模场景性能提升

Volcano 持续优化性能。新版本在不影响功能的前提下，默认移除和关闭了部分非必要的 Webhook，提升了大规模批创建场景下的性能：

默认关闭 PodGroup 的 Mutating Webhook：在创建 PodGroup 未指定队列时，可从 Namespace 读取进行填充。由于该场景不常见，故默认关闭此 Webhook。用户可按需开启。
任务提交时的队列状态校验从 Pod 迁移到 PodGroup：当队列处于关闭状态时，不允许提交任务。原校验逻辑在创建 Pod 时进行，而 Volcano 的调度基本单位是 PodGroup，将校验迁移至 PodGroup 创建时更为合理。因 PodGroup 数量少于 Pod，此举可减少 Webhook 调用，提升性能。

由衷感谢社区开发者: @Monokaix 对该特性的贡献！

▍多种负载类型支持 Gang 调度

Gang 调度是 Volcano 的核心能力。对于 Volcano Job 和 PodGroup 对象，用户可直接设置 minMember 来定义所需最小副本数。在新版本中，用户可通过在 Deployment、StatefulSet、Job 等其他类型工作负载上设置 Annotation scheduling.volcano.sh/group-min-member 来指定所需最小副本数。这意味着在使用 Volcano 调度时，要么指定数量的副本全部调度成功，要么一个也不调度，从而为多种负载类型实现了 Gang 调度。

例如，为 Deployment 设置 minMember=10：

apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata:  name: volcano-group-deployment  annotations:    # Set min member=10    scheduling.volcano.sh/group-min-member: "10"

复制代码

由衷感谢社区开发者: @sceneryback 对该特性的贡献！

▍Job Flow 功能增强

Job Flow 是 Volcano 提供的轻量级 Volcano Job 工作流编排框架。在 v1.12 版本中，Job Flow 进行了以下增强：

新增监控指标：增加了对成功和失败的 Job Flow 数量的度量支持。
DAG 合法性校验：引入了对 Job Flow DAG (有向无环图) 结构进行合法性校验的功能。
状态同步问题修复：解决了 Job Flow 状态同步不准确的问题。

由衷感谢社区开发者: @dongjiang1989 对该特性的贡献！

▍多租户场景下更细粒度的权限控制

Volcano 原生支持多租户环境，并重视多租户场景下的权限控制。在新版本中，Volcano 增强了对 Volcano Job 的权限控制，增加了只读和读写的 ClusterRole，用户可根据需要为不同租户分配不同的读写权限，以实现权限隔离。

由衷感谢社区开发者: @Hcryw 对该特性的贡献！

▍支持 Kubernetes 1.32

Volcano 版本紧随 Kubernetes 社区版本。v1.12 支持最新的 Kubernetes v1.32 版本，并通过完整的 UT 和 E2E 测试用例确保功能和可靠性。

如需参与 Volcano 对新 Kubernetes 版本的适配工作，请参考：adapt-k8s-todo^[11]。

由衷感谢社区开发者: @guoqinwill, @danish9039 对该特性的贡献！

▍队列监控指标增强

Volcano 队列新增了多项关键资源度量指标。现在支持对 CPU、Memory 及扩展资源的请求量 (request)、已分配量 (allocated)、应得量 (deserved)、容量 (capacity) 和实际容量 (real_capacity) 等指标进行监控与可视化，提供队列关键资源状态的详细视图。

由衷感谢社区开发者: @zedongh 对该特性的贡献！

▍支持模糊测试

模糊测试 (Fuzz Testing) 是一种自动化软件测试技术。Volcano 在新版本中引入了模糊测试框架，对关键函数单元进行了模糊测试，并使用 Google 开源的 OSS-Fuzz 模糊测试框架进行持续测试，旨在提前发现潜在漏洞和缺陷，增强 Volcano 的安全性和健壮性。

由衷感谢社区开发者: @AdamKorcz 对该特性的贡献！

▍稳定性增强

新版本中修复了多项稳定性问题，包括队列容量设置不合理导致的 Panic、层级队列校验失败、PodGroup 无意义刷新以及 StatefulSet 副本为 0 时仍占用队列资源等问题，进一步提升了系统在复杂场景下的稳定运行能力。

https://github.com/volcano-sh/volcano/pull/4272

https://github.com/volcano-sh/volcano/pull/4179

https://github.com/volcano-sh/volcano/pull/4141

https://github.com/volcano-sh/volcano/pull/4033

https://github.com/volcano-sh/volcano/pull/4012

https://github.com/volcano-sh/volcano/pull/3603

由衷感谢社区开发者: @halcyon-r, @guoqinwill, @JackyTYang, @JesseStutler, @zhutong196, @Wang-Kai, @HalfBuddhist 的贡献！

升级前注意事项

在升级到 Volcano v1.12 之前，请注意以下改动：

PodGroup Mutating Webhook 默认关闭：在 v1.12 中，PodGroup 的 Mutating Webhook 默认处于关闭状态。若您有依赖此行为（创建 PodGroup 未指定队列时从 Namespace 填充）的特定工作流，请确保在升级后手动开启此 Webhook。
队列状态校验迁移及行为变更：任务提交时的队列状态校验逻辑已从 Pod 创建阶段迁移到 PodGroup 创建阶段。当队列处于关闭状态时，系统将在 PodGroup 创建时即阻止任务提交。然而，如果在队列关闭后继续向该队列提交独立的 Pod（非通过 PodGroup 提交），这些 Pod 可以提交成功，但 Volcano Scheduler 将不会对其进行调度。
Volcano Scheduler pprof 端点默认禁用：出于安全增强考虑，Volcano Scheduler 的 pprof 端点在此版本中默认禁用。如需使用，可通过 Helm 参数 custom.scheduler_pprof_enable=true 或命令行参数 --enable-pprof=true 显式启用。

总结与展望

Volcano v1.12 版本的发布，得益于社区贡献者和用户的共同努力。此版本在 AI 任务调度、GPU 资源利用率、异构资源管理、安全性以及大规模场景下的性能与稳定性等多个方面进行了增强。

v1.12 版本旨在提升用户在云原生环境中运行 AI、大数据等批量计算任务的性能和效率。我们建议用户升级并体验新版本，并欢迎通过社区渠道提供使用反馈与改进建议。

未来，Volcano 社区将继续关注 CNAI 和大数据等领域的核心需求，持续进行迭代。

未来展望与需求征集

Volcano 社区始终致力于构建更加强大、灵活和易用的批量计算平台，并积极响应快速发展的技术趋势与用户需求。在接下来的版本迭代中，我们计划重点投入以下方向：

深化网络拓扑感知调度能力：在 v1.12 Alpha 版本的基础上，我们将持续演进网络拓扑感知能力。重点包括提供对 RoCE 网络的自动发现支持、节点标签的智能识别与利用，并向更细粒度的任务级（Task-level）拓扑感知调度迈进。同时，我们也将积极探索和实现更多高级调度特性，以应对复杂 AI 训练等场景的极致性能需求。相关 issue:HyperNode based binpack scheduling policy needed^[12]Support task level network topology constrain^[13]Support identifying network topology from node labels and converted into hyperNode resources^[14]Network-topology-aware scheduling optimization: node reordering for tasks^[15]
引入高级资源管理机制：重点开发和完善作业重调度（Rescheduling）与资源预留（Resource Reservation）功能。这将有助于更灵活地应对集群动态负载变化，保障关键任务的资源确定性，并进一步提升整体集群的资源利用效率。相关 issue:GPU fragmentation across nodes and Job/Pod rescheduling strategy request^[16]
增强队列调度灵活性：提供队列级别的调度策略（Queue-level Scheduling Policy）精细化配置能力。用户将能根据不同业务队列的特性、优先级和 SLA 需求，更灵活地定制其调度行为和资源分配策略。相关 issue：volcano supports queue-level scheduling policies^[17]
深化生态协同与集成：我们将积极推进与 Kubernetes 上游社区及其他云原生项目的协作。例如，推动 LWS（Leader Worker Set）与 Volcano 的集成，以便更好地为分布式应用提供 Gang Scheduling 能力。相关 issue：Support custom scheulder to enable gang scheduling^[18]我们热忱欢迎更多优秀的开源项目与 Volcano 携手，共同构建和繁荣云原生批量计算生态。
拓展异构硬件支持与合作：加强与硬件生态伙伴的合作，如昇腾（Ascend）的 Device Plugin 和 DRA Driver 的适配与优化，以及与主流 GPU 厂商在 DRA Driver 上的协作，确保 Volcano 能高效、稳定地调度和管理各类前沿异构加速器资源。
JobFlow 工作流能力提升：持续优化 Volcano 内置的轻量级工作流引擎 JobFlow。计划增强其在复杂作业依赖管理、状态监控、错误处理及用户自定义扩展等方面的能力，为用户提供更强大、更易用的工作流编排解决方案。相关 issue：

Support JobFlowTemplate CRD^[19]Enhance JobFlow Functionality^[20]

引入 Volcano 调度模拟器，提升调度透明度与可测试性：为提升调度过程的透明度并简化测试验证，Volcano 计划引入调度模拟器。这一工具将允许用户在轻量级环境中，通过灵活配置模拟集群状态（节点、Pod、队列配置等），精准复现 Volcano 核心调度流程——从队列选择、节点过滤与打分到最终绑定。通过输出详尽的调度日志及可选的性能分析，模拟器将极大地便利开发者测试新特性，帮助用户深入理解和验证 Volcano 在不同场景下的调度行为，并高效评估各类调度策略的实际影响。

相关 issue：Implement Volcano Scheduler Simulator^[21]

社区参与

以上 Roadmap 为社区的初步规划。我们欢迎开发者和用户通过以下渠道参与讨论，为 Volcano 的发展贡献新的想法和建议。

GitHub Issues: 在 Volcano GitHub 仓库中创建 kind/feature 类型的 Issue，详细说明您的使用场景和功能期望。
社区交流: 参与社区会议，或在微信交流群/Slack 频道及邮件列表中发起讨论，与开发者和社区成员进行交流。
Roadmap 共建: 针对我们提出的 Roadmap 或您认为重要的其他特性，欢迎随时提出建议。

致谢贡献者

Volcano v1.12 版本包含了来自 46 位社区贡献者的上百次代码提交，在此对各位贡献者表示由衷的感谢，贡献者 GitHub ID：

参考资料

[1] Volcano Website: https://volcano.sh

[2] Volcano GitHub: https://github.com/volcano-sh/volcano

[3] Volcano 社区正式发布 v1.12 版本: https://github.com/volcano-sh/volcano/releases/tag/v1.12.0

[4] 网络拓扑感知调度介绍与使用: https://volcano.sh/en/docs/network_topology_aware_scheduling/

[5] 网络拓扑感知调度设计文档: https://github.com/volcano-sh/volcano/blob/master/docs/design/Network%20Topology%20Aware%20Scheduling.md

[6] 网络拓扑自动发现设计文档: https://github.com/volcano-sh/volcano/blob/master/docs/design/hyperNode-auto-discovery.md

[7] 网络拓扑自动发现使用文档: https://github.com/volcano-sh/volcano/blob/master/docs/user-guide/how_to_use_hypernode_auto_discovery.md

[8] Dynamic MIG 设计文档: https://github.com/volcano-sh/volcano/blob/master/docs/design/dynamic-mig.md

[9] Dynamic MIG 使用文档: https://volcano.sh/zh/docs/gpu_virtualization/

[10] 在 Volcano 中启用 DRA: https://volcano.sh/zh/docs/unified_scheduling/#2-1-2-%E5%9C%A8volcano%E4%B8%AD%E5%90%AF%E7%94%A8dra-dynamic-resource-allocation

[11] adapt-k8s-todo: https://github.com/volcano-sh/volcano/pull/4318

[12] HyperNode based binpack scheduling policy needed: https://github.com/volcano-sh/volcano/issues/4331

[13] Support task level network topology constrain: https://github.com/volcano-sh/volcano/issues/4188

[14] Support identifying network topology from node labels and converted into hyperNode resources: https://github.com/volcano-sh/volcano/issues/4145

[15] Network-topology-aware scheduling optimization: node reordering for tasks: https://github.com/volcano-sh/volcano/issues/4233

[16] GPU fragmentation across nodes and Job/Pod rescheduling strategy request: https://github.com/volcano-sh/volcano/issues/3948

[17] volcano supports queue-level scheduling policies: https://github.com/volcano-sh/volcano/issues/3992

[18] Support custom scheulder to enable gang scheduling: https://github.com/kubernetes-sigs/lws/issues/407

[19] Support JobFlowTemplate CRD: https://github.com/volcano-sh/volcano/issues/4098

[20] Enhance JobFlow Functionality: https://github.com/volcano-sh/volcano/issues/4275

[21] Implement Volcano Scheduler Simulator: https://github.com/volcano-sh/volcano/issues/4276

Volcano 是业界首个云原生批量计算引擎，也是 CNCF 首个和唯一的批量计算项目。项目主要用于 AI、大数据、基因、渲染等诸多高性能计算场景，对主流通用计算框架均有很好的支持。目前，Volcano 在人工智能、大数据、基因测序等海量数据计算和分析场景已得到快速应用，已完成对 Spark、Flink、Ray、 Tensorflow、PyTorch、Argo、MindSpore、Paddlepaddle 、Kubeflow、MPI、Horovod、Mxnet、KubeGene 等众多主流计算框架的支持，并构建起完善的上下游生态。

Website：https://volcano.sh

GitHub: https://github.com/volcano-sh/volcano

每周例会：https://zoom.us/j/91804791393

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