ACK One多集群作业分发是阿里云面向多集群和混合云场景提供的多集群AI作业调度和分发的能力。当单一ACK集群无法满足大规模AI训练和推理任务的资源需求，或当前已有的多个ACK集群有较多资源闲置时，您可以利用ACK One多集群作业分发能力，将任务调度到多个集群，以满足您的资源需求。
功能特性
ACK One 多集群作业分发，具有以下能力：
支持多种作业类型：PyTorchJob、SparkApplication、TFJob。
多集群Gang调度：通过预占或动态资源检测，实现作业的多集群Gang调度，确保任务下发到子集群后能够调度，提升任务调度效率。
多租户配额管理：用户可以使用ElasticQuotaTree提供的基于Namespace的资源管理，在多租户场景下限制各租户的资源使用量。
任务优先级调度：依据用户在AI任务中的
PodTemplate中定义的PriorityClass，确保高优先级任务优先获得集群资源。多种任务排队策略配置：您可以灵活定义各队列的排队策略，满足优先提高集群利用率或优先保证任务优先级两种使用方式，支持阻塞调度模式和非阻塞调度模式。
作业失败后的重调度：作业在子集群中失败后，Global Scheduler将回收该作业，并对其进行重调度，调度到其他符合条件且资源充足的集群。
工作原理
向舰队提交PyTorchJob、SparkApplication或TFJob的类型作业和分发策略
PropagationPolicy。舰队对作业进行优先级调度和租户配额管理Capacity Scheduling。
舰队中的Global Scheduler，对出队列的作业进行多集群动态资源调度和多集群Gang调度，对满足条件的集群进行资源预占或动态资源检查，调度失败则重新入队列。
调度成功后，作业按策略分发到对应的ACK集群中。
若作业运行失败，Global Scheduler将回收作业，并对其进行重调度，调度到其他符合条件且资源充足的集群。