随着 Kubernetes 的成熟，越来越多的用户希望 Kubernetes 可以作为统一平台同时支持在线业务和离线业务；但在支持离线任务方面 Kubernetes 还有很多不足，例如，Gang-scheduling, Fair-Share, Queue 等。Volcano 是基于 Kubernetes 的，运行离线作业/高性能作业的系统；支持主流的高性能作业负载，包括：机器学习/深度学习，生物信息学/基因组学，以及其他“大数据”应用程序。

在本次演讲中将介绍 Volcano 的总体架构，运行离线作业常见的问题及解决方案，与各个框架的集成情况以及对高性能工作负载的优化，并演示相应的功能和性能提升。

演讲提纲：

1. Volcano 总休架构
2. Kubernetes 运行离线作业的问题及解决方案
3. Volcano 与各个 AI 框架集成情况
4. 总体性能优化
5. 演示

听众受益点：

1. 如何在社区中运营一个开源项目
2. 如何使用 Kubernetes 来运行 AI 等高性能作业
3. 如何优化 Kubernetes 来支持计算类任务