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# System prepended metadata

title: K8s vs Slurm
tags: [Slurm, Linux, 痛點分析, Slinky, SlinkyProject, Kubernetes, K8s, HPC]

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K8s vs Slurm
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###### tags: `Slurm`
###### tags: `Slurm`, `HPC`, `Linux`, `Slinky`, `SlinkyProject`, `Kubernetes`, `K8s`, `痛點分析`

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[TOC]

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## 討論
### 都已經有 K8s ，為何還需要 Slinky (Slurm-on-K8s)，到底有什麼 K8s 無法辦到，Slurm 卻可以？
- ### gpt-5.1 (2025/12/12)
    先講結論版：
    **K8s 管的是「Pod / 服務」的生命週期；Slurm 管的是「一次次計算工作（Job）」的排隊、配額、與公平性。**
    Slinky = 用 K8s 當底層機房、讓 Slurm 來當 HPC / AI Job 排班組長。

    很多事 *理論上* 你可以在 K8s 上自己寫 scheduler + CRD 重造一遍，但 Slurm 已經幫你實作好十幾年的 HPC 功能，Slinky 就是把這顆輪子搬到 K8s 上。

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    ## 1. 三個角色先釐清

    ### Kubernetes 在做什麼？

    * 設計目標：長時間運行的 service、微服務、DB、Monitoring 等「持續存在」的工作。
    * Scheduler：Pod-by-Pod 排程，看 request / limit、affinity、taint、quota 等，盡量讓 **實際狀態符合期望狀態**。([Medium][20251212-A-1])
    * 對它來說，一個 Job 就是「幾個 Pod 要跑到成功」，沒有特別考慮：

      * 誰先誰後（只很粗略的 priority）
      * 歷史使用量
      * 預估執行時間
      * 一整批 Job 的陣列管理

    K8s 原生是「**跑得穩、能自我修復的服務平台**」，不是為「排隊跑完就算」的 HPC 工作設計的。([Epsilon Forge][20251212-A-1])

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    ### Slurm 在做什麼？

    * 設計目標：**共用 HPC 叢集**，幾千台 node 上的 HPC / MPI / GPU heavy job 排隊排程。
    * 核心概念：Partition（queue）、Job、Job step、Node allocation。
    * 內建很多 HPC 專用 scheduling 機制：

      * Job array（一次提交幾千個 param sweep job）([HPC Centers][20251212-A-1])
      * Backfill scheduling：用預估時間把小 Job 塞進大 Job 的空檔([JSSPP][20251212-A-1])
      * Fair-share / multi-factor priority：看使用者歷史用量、帳號層級、QOS 等動態調整 priority([DeepThought HPC][20251212-A-1])
      * GPU / node 拓樸感知、reservation、預約維護、job 依賴等（`--dependency=afterok:xxxx`）。([WWT][20251212-A-1])

    簡單說：**Slurm 是「排隊中心 + 計費/配額系統」，專門為 batch / HPC job 設計**。

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    ### 那 Slinky 又在做什麼？

    官方定義很直白：Slinky 是一系列專案，目標是「在 Kubernetes 上跑 Slurm」：

    * **slurm-operator**：用 K8s CRD 管理 Slurm 的 controller / login / nodeset（把 Pod 當成 Slurm node）。
    * **slurm-bridge**：讓 Slurm 可以把 workload 映射到 K8s Pod。
    * 搭配 Helm charts、container images 等。([GitHub][20251212-A-1])

    AWS 的文件也直接講用途：

    > 組織可以在 Kubernetes 上透過 Slinky 跑 Slurm，這樣就不用維護一套獨立的裸機 Slurm 叢集，而是用 **同一套 K8s 基礎設施** 統一管理服務 + HPC 工作。([Amazon Web Services, Inc.][20251212-A-1])

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    ## 2. 到底哪些是「K8s 原生做不到 / 沒做好」而 Slurm 做得到？

    嚴格說：

    > **K8s + 自訂 scheduler + 一堆 controller，理論上什麼都做得到。**
    > 但實務上你不會想自己重寫 Slurm，那些東西在 Slurm 裡已經是成熟產品。

    我用「你現在就算有 K8s，也還是想保留 Slurm」的角度列幾個關鍵差異：

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    ### (A) Job queue & Fair-share：K8s 幾乎沒有、Slurm 是強項

    **K8s：**

    * Job 物件只是「把 Pod 跑到 completion」的 template。
    * 優先權靠 PriorityClass + ResourceQuota，**沒有**：

      * per-user / per-account 的歷史用量記錄
      * fair-share 演算法
      * QOS、佔用時間上限、超用懲罰 等 HPC 慣用機制([Fraunhofer Publica][20251212-A-1])

    **Slurm：**

    * 內建 fair-share 演算法（DeepThought 等 HPC 文件有詳細公式），會根據使用者、專案、帳號層級的歷史用量調整 priority。([DeepThought HPC][20251212-A-1])
    * 可以設 account、partition、qos 的配額與 policy。

    > 也就是說：**「大家一起排程跑 GPU」這件事，Slurm 有成熟的配額+公平機制，K8s 幾乎要你自己重寫。**

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    ### (B) Backfill：K8s 沒這個概念，Slurm 內建

    **Slurm** 的 backfill：

    * 使用者要給時間限制 (`--time=`)，scheduler 會算出「某高優先權大 job 最早可以全部啟動的時間」，
    * 然後用較小 / 短的 job **塞進空檔**，不延遲大 job 的啟動。([JSSPP][20251212-A-1])

    **K8s** 的 scheduler：

    * 不看 job 會跑多久，只看當下能不能排 Pod。
    * 不會主動安排「我先讓這個短 job 偷跑一下，不影響後面那個大 job 預約的時間」。([Fraunhofer Publica][20251212-A-1])

    > 結果就是：**Slurm 叢集通常比較容易「塞滿到高利用率、又不太卡隊」，K8s 原生 batch 多了，就變成 FIFO + 優先權大亂鬥。**

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    ### (C) Job Array / 海量 param sweep

    **Slurm Job Array：**

    * 一個 `sbatch --array=0-999` 可以代表 1000 個 param sweep 工作，排程與管理都當成一個 array。
    * scheduler 內部對 array 做優化，可以處理「幾十萬個 task」級別的工作量。([HPC Centers][20251212-A-1])

    **K8s：**

    * 你得：

      * 產生 1000 個 Job object，或
      * 寫一個 controller 自己管理「array job」的概念。
    * 控制面壓力、API 對象數量，都比 Slurm 原生 array 成本高。

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    ### (D) MPI / 多節點 Gang Scheduling

    **K8s：**

    * 傳統 kube-scheduler 是 Pod-by-Pod，沒有「一整批 Pod 要同時湊齊才算成功啟動」的概念。
    * 這會導致典型 deadlock：每個 job 先搶到一點 GPU，結果都等不到自己剩下的 GPU。([SkyPilot Blog][20251212-A-1])
    * K8s 1.35 才剛開始有「Gang Scheduling」的 alpha feature，用來解這種多 worker 需要一起啟動的場景，還在實驗階段。([Palark][20251212-A-1])

    **Slurm：**

    * Job 本來就是「n 個 task 在 m 個 node 同步啟動」的模型，
    * 對 MPI、分散式訓練這種 tightly-coupled job 有成熟支援，HPC 一直都在用。([WWT][20251212-A-1])

    > 所以多節點 MPI / DDP training 之類的工作，用 Slurm 模型會順得多，K8s 得靠一堆額外 scheduler / operator（Volcano / Kueue 等）才能勉強做到類似效果。

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    ### (E) HPC / GPU-aware scheduling & accounting

    **Slurm：**

    * 很多中心直接用 Slurm 做 GPU-aware scheduling：

      * 限制每 user / account 可用 GPU 數量
      * 對 GPU 使用時間做準確記帳
      * 利用 node 拓樸資訊排程（NUMA / socket / switch 拓樸）。([WWT][20251212-A-1])

    **K8s：**

    * 可以透過 device plugin / topology manager 做一部分事，但：

      * 沒有 Slurm 那種「使用者層級的 GPU 用量 / 配額 / costing 報表」
      * 真要做，就要自己綁定 Prometheus、Billing、quota controller 全部客製。

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    ### (F) 使用體驗 & 生態系

    * 研究單位 / HPC 中心很多 workflow 都是 `sbatch / squeue / sacct` 跟 Slurm 綁死，

      * pipeline、腳本、教學文件、lab 的操作習慣全都是 Slurm。([RCD Documentation][20251212-A-1])
    * 改成純 K8s，你就得：

      * 教大家 `kubectl` + 一堆 CRD
      * 重寫 workflow manager（或整套 Airflow / Argo / whatever）

    Slinky 的做法是：

    > **底層換成 K8s，但對 User 來說還是一樣 `sbatch` 進來。**
    > 這對組織轉向 cloud-native，而不想推翻整個 HPC 使用模式，非常實用。([Amazon Web Services, Inc.][20251212-A-1])
    
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    ## 3. 那 K8s 本身也有它比 Slurm 強的地方

    公平一下，也順便幫你在公司內部「跟人說服」時用：

    * **基礎設施管理**：network policy、storage class、ingress、multi-tenant 隔離這些，K8s 比 Slurm 強很多。([Reddit][20251212-A-1])
    * **長跑服務**：model serving、API、DB、monitoring、CI runner 等，完全是 K8s 的主場。([Epsilon Forge][20251212-A-1])
    * **彈性 / 雲整合**：自動擴展 node pool、spot / on-demand 混用、managed service（EKS/GKE/AKS）整套。([WhiteFiber][20251212-A-1])

    所以現在很多文章都是這種結論：

    > 對 AI / HPC 基礎設施來說，**K8s 負責「機房 & 網路 & 服務」，Slurm 負責「誰什麼時候拿到多少算力」**。([Nebius][20251212-A-1])

    Slinky 就是讓你不用選邊站，而是 **把 Slurm 當成 K8s 上的一種「超強 Job Scheduler plug-in」**。
    
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    ## 4. 回到你的問題，用一句話收斂

    > **「既然有 K8s，為何還要 Slinky / Slurm-on-K8s？」**

    因為 **K8s 很會管 Pod / 服務，但不擅長管「一堆人一起排隊搶 GPU / HPC 資源」的那種公平、配額、排隊順序與 backfill。**
    而 Slurm 正好在這塊做了十幾年，Slinky 讓你在 K8s 上直接把這顆輪子裝起來用，而不是自己重寫一個 Slurm 2.0。

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    如果你願意，我可以下一步用「你現在的 Slinky 叢集」當例子，畫一張簡化架構圖：

    * 哪些部分其實是 K8s 在做事
    * 哪些是 Slurm 在決定
    * Slinky 的 CRD（NodeSet / LoginSet / ControllerSet）如何把這兩個黏在一起。

    [20251212-A-1]: https://medium.com/nebius/slurm-vs-kubernetes-which-to-choose-for-your-ml-workloads-23e398ce7ece?utm_source=chatgpt.com "Slurm vs Kubernetes: Which to choose for your ML workloads"
    [20251212-A-1]: https://www.epsilonforge.com/post/hpc-cloud-slurm-kubernetes/?utm_source=chatgpt.com "HPC on the Cloud: Slurm Cluster vs Kubernetes"
    [20251212-A-1]: https://centers.hpc.mil/users/docs/advancedTopics/Using_Slurm_Job_Arrays.html?utm_source=chatgpt.com "Using Slurm Job Arrays - HPC Centers - HPCMP"
    [20251212-A-1]: https://jsspp.org/papers23/JSSPP_2023_keynote_SLURM.pdf?utm_source=chatgpt.com "Architecture of the Slurm Workload Manager"
    [20251212-A-1]: https://deepthoughtdocs.flinders.edu.au/en/latest/SLURM/SLURMIntro.html?utm_source=chatgpt.com "SLURM — DeepThought HPC documentation"
    [20251212-A-1]: https://www.wwt.com/blog/workload-management-and-orchestration-series-slurm-workload-manager?utm_source=chatgpt.com "Workload Management & Orchestration Series: Slurm ..."
    [20251212-A-1]: https://github.com/slinkyproject?utm_source=chatgpt.com "SlinkyProject"
    [20251212-A-1]: https://aws.amazon.com/blogs/containers/running-slurm-on-amazon-eks-with-slinky/?utm_source=chatgpt.com "Running Slurm on Amazon EKS with Slinky | Containers"
    [20251212-A-1]: https://publica.fraunhofer.de/bitstreams/8b51c001-8df2-4890-9816-46997de5aac8/download?utm_source=chatgpt.com "Convergence of HPC with Kubernetes to deploy a Scalable ..."
    [20251212-A-1]: https://blog.skypilot.co/slurm-vs-k8s/?utm_source=chatgpt.com "Slurm vs K8s for AI Infra: Academic HPC vs Cloud-Native Reality"
    [20251212-A-1]: https://palark.com/blog/kubernetes-1-35-release-features/?utm_source=chatgpt.com "Kubernetes 1.35: Deep dive into new alpha features"
    [20251212-A-1]: https://docs.rcd.clemson.edu/palmetto/job_management/sched/?utm_source=chatgpt.com "About the Job Scheduler - RCD Documentation"
    [20251212-A-1]: https://www.reddit.com/r/HPC/comments/qyjb95/yet_another_question_on_kubernetes_cluster_vs_hpc/?utm_source=chatgpt.com "Yet another question on Kubernetes cluster vs HPC ..."
    [20251212-A-1]: https://www.whitefiber.com/blog/slurm-vs-kubernetes?utm_source=chatgpt.com "Slurm vs Kubernetes for AI/ML workloads in 2025"
    [20251212-A-1]: https://nebius.com/blog/posts/model-pre-training/slurm-vs-k8s?utm_source=chatgpt.com "Slurm vs Kubernetes: Which to choose for model training"

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### 一張「K8s 弱 / Slurm 強」對照表
- ### gpt-5.1 (2025/12/12)
    > 說明：這張表是站在 **HPC / Batch / AI Job 排程** 的角度來看。
    > 「K8s」指的是 *原生 kube-scheduler + Job*，不算進 Volcano、Kueue 這種額外專案。

    | 面向 | Kubernetes（原生） | Slurm | 備註 |
    |-----|-------------------|-------|-----|
    | 使用者公平性（fair-share） | 幾乎沒有內建 per-user / per-account 歷史用量的公平排程，只能靠 PriorityClass + ResourceQuota 硬切 | 內建 multi-factor priority 與 fair-share，會看使用者/帳號歷史用量、自動調整優先權 | 典型「大家一起搶 GPU 要公平」這塊，Slurm 是強項 |
    | Queue / Partition 模型 | 沒有「典型 HPC queue」概念，多用 namespace + label + priority 分流 | 有 partition（queue）+ account + QOS，可以依專案、部門、用途切 queue 與 policy | 適合一大群人共用同一套叢集資源 |
    | Backfill 排程 | 不知道 Job 會跑多久，也沒有 backfill 概念，只看當下能不能排 Pod | 內建 backfill，利用 `--time` 限制，把短 job 塞進空檔、又不延後大 job | 讓叢集維持高利用率又不「卡隊」的關鍵功能 |
    | Job Array / 海量參數掃描 | 要跑上千個 param sweep，要建立大量 Job 或自己寫 controller 管 | `sbatch --array` 一行就能送幾千個 task，scheduler 對 array 做最佳化 | Slurm 在 param sweep / hyperparameter tuning 這種 pattern 很成熟 |
    | 多節點 / MPI / Gang Scheduling | 原生 scheduler 逐 Pod 排，沒有「一批 Pod 要一起啟動」的概念，容易 deadlock；Gang Scheduling 還在 alpha / 需額外專案 | Job 本來就支援多 node、多 task 同步啟動，很適合 MPI / DDP 這類 tightly-coupled 工作 | 多節點訓練、傳統 HPC 程式 Slurm 模型比較自然 |
    | 資源預約（reservation） | 原生沒有「預約未來某時段 n 個 node」的標準機制 | 有 advance reservation，可以為維護、教學、特別專案預留資源 | HPC center 常見需求 |
    | 時間上限 / 超時處理 | 可以在 Job 裡面寫 timeout，但 scheduler 本身不太管「你超時就要 kill」這類 HPC policy | `--time` 是一等公民，配合 QOS 可以嚴格控管最長執行時間、超時處理 | 有利於防止有人佔著資源不放 |
    | 使用者 / 專案 accounting | 要自己從 metrics / logs 組報表，沒有標準 CLI 看「誰用了幾顆 GPU 幾小時」 | 內建 `sacct`、`sreport` 等 accounting / billing 工具，可以對 user / account / QOS 出各種報表 | 做計費、配額管控時 Slurm 很省事 |
    | Job 依賴與 workflow | 原生只有簡單 OwnerReference / CronJob，複雜 job 依賴要自己搭 Argo / Airflow 等 | `--dependency=afterok:xxxx` 等語法可直接描述 Job dependency graph | 適合使用者自己寫簡單 workflow，不一定要上整套 workflow engine |
    | 使用者 CLI 體驗 | 使用者要學 `kubectl`、CRD schema，對傳統 HPC 使用者不友善 | 大量既有工具：`sbatch`、`squeue`、`scancel`、`sacct`… 教材與習慣都很成熟 | Slinky 可以讓使用者維持原本 Slurm 使用方式 |
    | HPC / GPU-aware Policy | K8s 有 device plugin / topology manager，但沒有 user/account 層級 GPU 配額與排程 policy，要自己擴充 | Slurm 已內建許多 GPU / node 拓樸相關設定與 policy，用來限制每 user / account 的 GPU 使用量、優先權 | 在「怎麼把一堆 GPU 公平借給一堆人」這塊，Slurm 完整度較高 |

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    ### 一句總結

    * **K8s 強在**：機房管理（網路、儲存、服務）、長期運行服務、cloud-native 生態。
    * **Slurm 強在**：一堆人一起排隊搶算力時的「公平性、配額、排程策略（backfill、job array、MPI、多節點）」。

    Slinky（Slurm-on-K8s）就是：

    > **底層沿用 K8s 的機房與維運能力，上面掛一層 Slurm 來管 HPC / AI Job。**

    如果你想，我可以再幫你做一張「反向表」：列出 Slurm 不擅長、但 K8s 強到爆的地方，方便你在公司裡推「K8s + Slurm 同場共存」的說服用版本。


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### 有沒有什麼是關鍵因素，沒有 Slurm 就很難處理的那種痛點？
- ### gpt-5.1 (2025/12/12)
    超可以理解，你剛那張表看完一定覺得：**「功能很多，但真正非 Slurm 不可的是哪幾個？」**

    我幫你濃縮成 **3 個「沒有 Slurm 就會很痛」的關鍵痛點**，其他都是 nice-to-have。

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    ## 關鍵痛點 1：多人共用少量 GPU/CPU 的「公平 + 限額」問題

    場景：

    * 一個叢集，GPU 只有 8～16 顆
    * 使用者 20～50 人（研究員、工程師、學生）
    * 每個人都在丟 8 小時～7 天的訓練 / HPC job

    **用純 K8s 會發生什麼事？**

    * ResourceQuota / LimitRange 只能「硬切」：

      * 比如每個 namespace 最大 2 GPU，但：

        * 有人閒置時，GPU 也閒在那裡
        * 有人急著跑實驗卻拿不到
    * PriorityClass 很粗：

      * 給誰高 priority 變成「政治問題」
      * 不會隨使用者歷史用量自動調整
    * 不會幫你記：「這個月 A 用了 3000 GPU-hours、B 只用 50 GPU-hours」

    **用 Slurm（+ Slinky）時：**

    * 有 **account / QOS / fair-share**：

      * 可以說：「每個實驗室 target share 是 30% / 30% / 40%」
      * 之前用太兇的人，priority 自然被壓低
      * 平常大家排 queue，資源空著時又可以被別人借用
    * 你可以直接用 `sacct / sreport` 查：

      * 誰用了多少 GPU / CPU / 時間
      * 後面要做計費 / KPI / 報表都很順

    👉 **關鍵點：
    當「使用者多」＋「資源不夠每人分一份」時，
    沒有 Slurm 這套公平 + 限額機制，你就會一直在當人肉 scheduler。**

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    ## 關鍵痛點 2：要「高利用率」又不「卡隊」——Backfill + 時間上限

    場景：

    * 有人丟一個 7 天的大 job
    * 另外一堆只有 30 分鐘、1 小時的小 job
    * 你又希望：

      * 大 job 不要被無限制 delay
      * 叢集不要出現「一半 GPU 都在發呆」

    **純 K8s 的現實：**

    * Scheduler 只知道「現在能不能排這個 Pod」，不知道這個 job 要跑多久
    * 沒有 backfill
    * 派錯順序就會出現：

      * 大 job 卡在那裡等資源湊齊
      * 零碎的空洞沒被利用
    * 「執行超過預期時間就 kill」這種 policy 也不是內建概念，需要自己寫 controller / sidecar 盯

    **Slurm：**

    * 使用者送 job 要給 `--time=`（或 QOS 限制），**時間是排程的一等公民**
    * Scheduler 會：

      * 把大 job 預約好一段時間
      * 用 backfill 把短 job 塞進「確定不會影響大 job 開跑」的空檔
    * 超時就 kill，是系統層級的 policy，不用每個應用自己實作

    👉 **關鍵點：
    當你想讓叢集「幾乎永遠 80～90% 利用率」又不想某個長 job 永遠排不到，
    沒有 Slurm 的 backfill + time limit，靠 K8s 原生幾乎是自己重寫半個 scheduler。**

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    ## 關鍵痛點 3：大量小 job / 多節點 job（Job Array + Gang Scheduling）

    這其實是兩個相關痛點，我合在一起講。

    ### 3-1 大量小 job / param sweep / hyperparameter tuning

    場景：

    * 一次要跑 1000 個小實驗（不同 seed / hyperparam）
    * 每個只跑 5～20 分鐘，但數量很多

    **純 K8s：**

    * 你要建立 1000 個 Job 物件（或自己做 operator 管）
    * control plane 壓力大，管理、監控、刪除都很煩

    **Slurm：**

    * 一行：`sbatch --array=0-999 ...`
    * Slurm 內部對 job array 做優化，管理成本低很多

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    ### 3-2 多節點 / MPI / DDP / gang scheduling

    場景：

    * 你要跑分散式訓練：4～8 個 node 一起啟動
    * 所有人都在用一樣的叢集

    **純 K8s 問題：**

    * 預設 scheduler 不懂「這 8 個 Pod 要嘛一起起來，要嘛先不要起」
    * 容易發生：每個 job 各搶到一點 GPU，大家都缺最後那幾顆，互卡

    **Slurm：**

    * job 一開始就用「需要幾個 node / GPU」描述
    * scheduler 會一次幫你 reserve 足夠資源，等湊齊再一起啟動

    👉 **關鍵點：
    一旦你開始跑「大量小 job」和「多節點大 job」，
    沒有 Slurm 的 job array + 多節點模型，K8s 會變成 API flood + 排程死鎖修羅場。**

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    ## 超濃縮版結論

    真正讓人「沒有 Slurm 會很痛」的，大概就是這三件事：

    1. **多人共用少量算力，要公平、要限額、要長期可維持**
    2. **想要高利用率（backfill）＋嚴格時間限制，而不是「誰先搶到就算誰的」**
    3. **要跑成千上萬個小 job + 多節點大 job，還要讓排程不打架**

    如果你的環境：

    * 使用者不多
    * GPU 很寬裕
    * 工作以長跑服務 / CI/CD 為主，而不是大量 batch / HPC job

    那其實 **可以只用 K8s**。
    但只要你往「**共用 GPU 叢集 + 研究環境 + 一堆人一起排隊**」這個方向走，
    上面這三個痛點就會一個一個浮出來，這時 Slurm / Slinky 的價值就很清楚了。

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    如果你願意，下一步我可以幫你寫一段「內部簡報用的兩頁說明」：

    * 第一頁：為什麼 *光有 K8s 不夠*
    * 第二頁：我們選擇「K8s + Slurm（Slinky）」的理由（對管理者 / 使用者各自的好處）。


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### 準備內部簡報用的兩頁說明
- ### Question
    寫一段「內部簡報用的兩頁說明」：
    - 第一頁：為什麼 光有 K8s 不夠
    - 第二頁：我們選擇「K8s + Slurm（Slinky）」的理由（對管理者 / 使用者各自的好處）。
- ### gpt-5.1 (2025/12/12)
    那我就直接幫你寫成「兩頁簡報文案」格式，你貼進 PowerPoint / HackMD 當投影片就能用。

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    ## 投影片 1：為什麼只有 Kubernetes 還不夠？

    **標題**
    光有 Kubernetes，為什麼還不夠？

    **關鍵訊息（講給主管聽的一句話）**

    > K8s 很會管「服務」，但不擅長管「一堆人一起排隊搶 GPU/CPU 的計算工作」。

    ---

    ### 1. 多人共用少量 GPU，公平性與配額很難管

    * K8s 原生只有：

      * Namespace / ResourceQuota：硬切資源，**用不完也借不出去**
      * PriorityClass：只能粗略調 Priority，**不會依歷史用量自動調整**
    * 沒有內建：

      * per-user / per-team fair-share
      * 誰這個月用了幾個 GPU-hours 的清楚報表
    * 實際結果：

      * 「誰可以先用 GPU」變成政治問題
      * 管理者常常要人工協調、手動幫忙排隊

    ---

    ### 2. 想高利用率，又不想卡隊 —— K8s 做不到 Backfill

    * Scheduler 只看「現在排不排得下 Pod」，**完全不知道 Job 會跑多久**
    * 沒有 backfill 概念：

      * 大 Job 在等資源時，空檔常常浪費
      * 小 Job 排在前面，反而拖延大 Job 開跑
    * 沒有「時間上限」當一等公民：

      * 超時要怎麼 kill，要靠每個應用自己實作

    **結果**：
    叢集不是閒著，就是「有人 job 永遠排不到」，很難同時達到 **高利用率 + 不卡隊**。

    ---

    ### 3. 大量 Job / 多節點 Job，K8s 控制面與排程會變修羅場

    * 一次要跑幾百、幾千個小實驗：

      * K8s 要建立幾百、幾千個 Job 物件，API 壓力大、管理超麻煩
    * 多節點 / MPI / 分散式訓練：

      * K8s 預設不知道「這 8 個 Pod 要一起啟動」
      * 很容易出現：每個 Job 各佔一點資源，最後大家都卡在「差幾顆 GPU」的死鎖狀態
    * 要解這些問題，等於是自己重寫半個 batch scheduler

    **結論（這頁收尾）**

    > 只用 K8s，勉強可以跑 batch job，
    > 但只要「使用者多、資源不夠分、Job 多又複雜」，
    > **公平性、利用率、排程穩定性** 都會變成長期痛點。

    ---

    ## 投影片 2：為什麼選「K8s + Slurm（Slinky）」？

    **標題**
    為什麼我們要在 K8s 上再加一層 Slurm（Slinky）？

    **關鍵訊息（一句話）**

    > K8s 當機房底座，Slurm 當 Job 排班組長：
    > **管理者好管、使用者好用、資源運用效率高。**

    ---

    ### 對管理者的好處：同一套 K8s 基礎設施，多一個專業排程引擎

    * 底層還是 K8s：

      * 一樣用 K8s 管節點、網路、PV、監控、維運流程
      * 不需要再維護一套額外的裸機 Slurm 叢集
    * Slurm 負責 HPC / AI Job 排程：

      * Fair-share、QOS、配額、時間上限、backfill 全部現成
      * 很容易做部門/專案層級的「用量報表」與「計費模型」
    * 有明確治理機制：

      * 誰可以用幾張 GPU、最多跑多久、什麼等級的 Job 可以搶資源，**policy 清楚、可被 audit**

    ---

    ### 對使用者（研究員 / 工程師）的好處：維持熟悉的 Slurm 工作方式

    * 界面不變：

      * 還是 `sbatch / srun / squeue / scancel` 這一套
      * 不需要每個人都變成 K8s 專家
    * 能力加強：

      * Job array：一行指令就送出大量 param sweep / tuning 任務
      * Job dependency：可以描述「先預處理，再訓練，再評估」的工作流程
      * 多節點 job：MPI / DDP 等高效能訓練模式直接用 Slurm 模型
    * 對使用者來說：「只是 backend 換成 K8s，體驗還是 Slurm 世界」

    ---

    ### 對整個組織的好處：資源利用率高、規則清楚、可持續擴張

    * **利用率**：

      * Backfill + time limit，把 GPU/CPU 閒置時間壓到最低
    * **公平性**：

      * Fair-share 確保「常用的人 priority 會被壓低，資源不會被少數人長期壟斷」
    * **擴張性**：

      * 要加 node / 加 GPU，只要照 K8s 的方式擴展
      * Slurm 上面照樣吃到這些資源，不用重架一套系統
    * **未來彈性**：

      * 需要長跑 Web service → 直接用 K8s Deployment
      * 需要大規模實驗 / HPC 訓練 → 用 Slurm job
      * **兩種 workload 共用一個叢集、一套維運團隊**

    ---

    ### 這頁的收尾句（可以直接念）

    > **我們不是在 K8s 跟 Slurm 中二選一，
    > 而是用 K8s 打底、再用 Slurm 管「算力的公平分配與排隊」。
    > 這樣既符合 cloud-native 趨勢，又保留 HPC/AI 的專業排程能力。**

    ---

    如果你要，我可以再幫你生一個「更精簡的 5–6 句講稿版本」，讓你在報告時直接照念就好；或是幫你把這兩頁改成一個更像 `README` / `ADR（Architecture Decision Record）` 的文件版本。


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