国产调度器之光——Fsched到底有多能打？

这是一篇推荐我们速石自研调度器——Fsched的文章。看起来在专门写调度器，但又不完全在写。往下看，你就懂了。

本篇一共五个章节：

一、介绍一下主角——速石自研调度器Fsched

二、只要有个调度器，就够了吗？

三、全面对比：速石研发平台 VS LSF Suite

四、如果你想尝试AI——

五、不止半导体领域。。。。

介绍一下主角——速石自研调度器Fsched

fastone Scheduler，简称Fsched，是速石科技所有产品的核心调度组件。Ta是面向HPC集群的操作系统，是HPC集群的“大脑”，用于对HPC集群内的计算资源进行管理、监控，对用户提交的任务进行统一管理、分发和远程执行。Fsched是速石科技基于开源的Slurm版本进化而来的全新产品。

1、我们的Fsched调度器到底厉害在哪？

先看一组我们在半导体领域用户的真实验证数据：

5个月时间内：

CPU调度峰值达到5万核；

提交了超过8000万Jobs；

构建超过700台机器组成的大规模集群；

使用量约3000万核时。

Fsched性能指标

吞吐量：

1000 jobs/second

响应时间：

1 ms

集群规模：

单个Fsched集群能够支持的最大节点数：1000

单个Fsched集群能够支持的最大CPU核数：30000

总结一下，Fsched调度器优势：

1. 完全由速石独立开发，性能卓越；

2. 我们能提供代码级技术支持；

3. 支持市面上几乎所有EDA工具；

4. 服务了100+家不同类型的半导体行业用户；

5. 兼容LSF/SGE等调度器，使用体验不变。

关于调度器科普和不同流派近二十年的发展历程，可以点击回顾：亿万打工人的梦：16万个CPU随你用

2、代码级技术支持有什么不一样？

代码级技术支持的特别之处主要体现在解决问题的路径上。一句话，我们能做很多人做不到的事情。

一般问题：我们站在产品视角来解决

特殊问题：我们以开发者身份来解决比如一些特殊调度策略的改造与优化，我们是开发者，所以能做。包括各种调度器日志的监控分析，优化调度器的提交方式和脚本等等。

DEBUG：深入代码级的技术支持举一个典型例子：当研发提交任务出现异常状态，怎么办？

我们首先需要定位与任务相关的日志。日志分为：基础设施层日志、中间件层日志、应用层日志等。IT和研发工程师的关注点不一样：IT工程师一般看基础设施层日志，CAD和研发工程师看中间件层日志和应用层日志。不同角色各看各的，定位问题效率低。

我们通过Fsched调度器：

1. 把调度任务的异常日志分类，找出是哪一层的问题；

2. 任务状态跟踪，通过异常应用找出相应进程和IO信息，方便判断；

3. 通过数据分析抓取日志中的关键信息。

找到问题，over。

3、Slurm之上，我们还做了什么？

Slurm是厉害的：全球60%的TOP500超算中心和超大规模集群（包括我国的天河二号等）都采用Slurm作为调度系统。它拥有容错率高、支持异构资源、高度可扩展等优点，适用性相当强。

那么，基于Slurm之上，我们还做了些什么？

从0到1，帮助用户更快，更简单地用起来

1.产品级IT自动化管理，标准化地调用资源，保证环境一致性，降低用户配置复杂度和出错率，上手更容易；

2. 从业务出发，Fsched与底层资源的联动性强，根据任务需求自动伸缩，更符合云上使用方式。

从1到10，让用户用得稳定，用得放心

1.对Slurm开源版进行修复与增强。修复Slurm开源版在复杂环境下任务异常崩溃等问题，增加了混合云智能调度能力；

2. 基于Wrapper组件，Fsched对上层EDA应用进行了兼容与优化，保证用户使用体验不变；PS：同样是Wrapper，水平也是有高下的。要达到多年战斗在一线的专业高级口译的经验和水平，只能说：有难度。

3. 根据最佳实践经验总结的流程与规则，能优化EDA Workflow，提高调度器使用效率；

4.代码级支持能力让用户无后顾之忧。

只要有个调度器，就够了吗？

答案自然是否定的。

为什么？

或许，我们可以换个角度来回答这个问题。

就像汽车出现之前，用户的期望永远是——1匹更快的马一样。

在当下芯片设计研发领域，我们如果把调度器类比马，那么汽车是什么呢？

我们给大家简单描绘一下：

一个站在整个芯片设计研发体系和架构视角来满足EDA行业用户性能、功能、体验的产品。

1. Ta是完整的一体化产品，功能紧密耦合，且经过层层实战考验；

2. Ta解决的是完整生命周期的芯片设计业务问题，调度器只是其中一个模块；

3. Ta具有对企业未来发展的弹性，能扩展至不同规模和更多业务路线，比如AI。

而这，正是我们与其他很多产品最大的区别之一。

我们的产品在设计之初就是面向EDA应用，服务芯片设计研发业务场景的。这也决定了我们解决问题的出发点永远是：是否满足研发业务需求，然后从上至下地解决问题。

1、我们提供的是一整套上中下层联动的芯片设计研发环境：

1. 连接上层EDA应用，对应用本身的运行提供支持和优化；

2. 连接底层资源，给用户提供更灵活，更高效使用资源的能力；

3. 结合EDA应用和底层资源的联动和适配，给出最佳实践经验。

2、我们的功能都是面向实际业务场景设计和提供的：

1.License调度优化，可帮助企业用户最大化提升License利用率，更好地规划License购买策略，控制整体使用成本；

2. 我们能多维度监控任务状态，提供基于EDA任务层的监控、告警、数据统计分析功能与服务，让团队管理者监控各个重要指标变化，从全局角度掌握项目的整体任务及资源情况，为未来项目合理规划、集群生命周期管理、成本优化提供支持；

3.日常数据统计与运营分析管理，实现问题可追溯，可追踪，降低成本，提升整体项目管理效率。

3、我们的交互方式不改变EDA用户使用习惯。

原来怎么用，现在还怎么用。

速石研发平台 VS LSF Suite

半导体行业用户最熟悉的调度器是LSF，就不多介绍了。

不过，它背后的LSF Suite大家就不一定熟悉了。

来来，我们盘一下，我们速石研发平台跟LSF Suite的区别是什么？

1、根本区别：设计理念不一样

我们是站在整个芯片设计研发体系和架构视角来设计的一体化产品，解决的是完整生命周期的芯片设计业务问题，功能紧密耦合，且经过层层实战考验。而Fsched调度器只是其中一个模块，不单独售卖，在我们的全线企业级产品均属内置，且与产品其他功能深度绑定。这正是我们上一节提到的面向EDA业务的产品定位决定的。

而LSF Suite里的核心调度器LSF与其他组件是不关联的，属于可选项。这也导致了用户大多只接触过LSF，而对它的其他组件没有什么概念。

而且，因为各种功能组件之间独立存在的，用户使用的时候需要根据自己业务需要进行二次开发组装，从零开始进行功能模块需求评估、采购、对接、开发和测试验证兼容性，才能搭建出一个完整的研发环境，时间周期也会比较长。另外还有期间的运维、后续的更新升级和功能扩展等事项。

2、性价比：速石研发平台TCO更低

下图是我们研发平台与LSF Suite的横向对比图，可以清楚地看到，两者的收费模式差别很大。

我们Fsched调度器是包含在平台费用里的，相关组件也都是随产品一起内置的，不单独收费。

而LSF Suite除了核心调度器按使用核数收费以外，所有功能组件都需要额外收费。

从总拥有成本来看，对用户来说，速石研发平台付出的成本更低，获得的东西更多。还有很多隐性成本没有列在表格里，比如对接调试时间成本，人工成本，售后支持成本等等。

总结一下，我们跟LSF Suite的五大主要区别：

1. 核心调度器Fsched完全国产自研，有代码级支持能力；

2. 我们的产品设计初衷就是提供面向EDA业务的一整套研发环境，可扩展性强；

3. 各功能模块紧密耦合，不单独收费，整体性价比高；

4. 我们的CAD能力与经验，能有效提高上中下层整体联动效率；

5. 我们兼容LSF/SGE等调度器，使用体验不变。

如果你想尝试AI——

目前，AI在芯片设计领域的应用主要有两条路线：

路线一：AI+EDA工具

Synopsys、Cadence与Siemens等公司纷纷在其最新工具中使用了AI技术，覆盖先进数字与模拟芯片的设计、验证、测试和制造环节，让开发者在芯片开发的每一个阶段都可以采用借助AI的自主学习能力，提供芯片设计生产力。

当然，越来越多EDA工具也支持借助GPU进行运算加速。

路线二：AI算法模型训练

Google研究人员使用10,000个芯片布局图来训练他们的深度学习模型——PRIME，人工智能生成的芯片的设计时间不到六个小时。

而NVIDIA设计了另一种用于芯片设计的深度学习方法——PrefixRL模型，NVIDIA使用其RL工具设计的电路比人类使用当今EDA工具设计的电路小25%，但性能相似。

路线一需要支持全流程EDA工具的一整套研发环境，以及构建异构资源（CPU+GPU、本地+云上）的调度及管理平台的能力。

路线二需要的支持企业从ML/LLM模型构建、大规模训练到最终部署需求的MLOps模块。

我们都有。

另外，我们刚刚发布的一款行业知识库聊天应用Megrez，面向企业客户提供大语言模型的私有化部署能力，允许用户自定义行业知识库，实现领域知识的问答。

Megrez基于芯片设计领域提供的支持

不止半导体领域。。。。

在半导体以外的其他行业，如生命科学、汽车/智能制造，我们也表现不错：

汽车/智能制造

这样跑COMSOL，是不是就可以发Nature了

LS-DYNA求解效率深度测评 │ 六种规模，本地VS云端5种不同硬件配置

怎么把需要45天的突发性Fluent仿真计算缩短到4天之内？

从4天到1.75小时，如何让Bladed仿真效率提升55倍？

生命科学

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1分钟告诉你用MOE模拟200000个分子要花多少钱

155个GPU！多云场景下的Amber自由能计算

提速2920倍！用AutoDock Vina对接2800万个分子

关于fastone云平台在各种EDA应用上的表现，可以点击以下应用名称查看：

HSPICE│OPC│VCS│Virtuoso│Calibre

速石科技芯片设计五部曲，前三部先睹为快：

模拟IC│数字IC│算法仿真

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审核编辑 黄宇