【摘 要】
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当前公有云中的资源竞争管控仍然是一个悬而未决的问题。新型应用框架（如深度学习和微服务）和专用硬件（如GPU和TPU）的开发与部署给资源管理系统的设计带来新的挑战。现有的解决方案往往为保证应用性能而牺牲集群效率，如资源超额分配导致的低利用率。由于涉及到了软件栈中的不同模块，突破该困境并非易事。尽管如此，产学界为寻找高效的性能隔离和资源调度进行了大量的研究。本文从协同的角度对相关工作进行了全面概述，并
【基金项目】
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Project supported by the National Key R＆D Program,China（No. 2016YFB1000204）；
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当前公有云中的资源竞争管控仍然是一个悬而未决的问题。新型应用框架（如深度学习和微服务）和专用硬件（如GPU和TPU）的开发与部署给资源管理系统的设计带来新的挑战。现有的解决方案往往为保证应用性能而牺牲集群效率，如资源超额分配导致的低利用率。由于涉及到了软件栈中的不同模块，突破该困境并非易事。尽管如此，产学界为寻找高效的性能隔离和资源调度进行了大量的研究。本文从协同的角度对相关工作进行了全面概述，并揭示其中的技术发展趋势。简言之，本文涉及如下四个主题：不同层次上（包括微体系结构、系统和虚拟层）的资源隔离机制，包括GPU多任务处理；机器层和集群层的资源调度技术，包括面向深度学习应用的GPU调度技术；自适应资源管理技术，包括微服务相关的最新研究；最后探讨了未来的研究方向。希望本文能帮助相关研究人员了解公有云中资源管理技术的概貌，并更好地把握其发展趋势。
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