研究生二年级的最后一个学期结束了，也逐渐走向了研究生生活的最后一个学期。刚刚结束的一个学期可谓十分饱满，可圈可点。

学期伊始，我们组的同学们正在准备自己的小论文，做一些文献阅读之类的工作。当时我的论文还是想关注在传统负载的集群调度，针对资源搁浅问题展开。在那段时间里，基本每天都在看论文，一方面为自己的论文题目寻找灵感，另一方面为文献综述和开题做准备。这是我论文阅读能力得到极大提升的一段时间，之前阅读论文，往往抓不到重点，不得不通篇细读。在大批量高频率地阅读论文后发现，其实论文的行文方式无非就是那几种选择，根据其文章的结构，可以跳去不感兴趣的部分，这样大大加快了论文阅读的速度。一开始每天最多阅读半篇论文，到后来一天 1-2 篇的阅读量，为之后论文的写作打下了一定的基础。

这个学期，实验室与才云展开了新一期的合作，这次的合作题目是 Kubeflow。这一项目主要的成员是我和张坚鑫。我们两个在项目早期会每周去杭州与才云的团队开会讨论合作的内容以及技术细节。在这样进行一段时间后，我们发现成本实在太高，我们两个在学校里也还有小论文的任务，因此沟通过后决定以远程合作的方式进行。在这一项目中，我的主要工作是完成 Kubernetes 上 TensorFlow 的支持工作，同时进行机器学习工作负载调度的研究性工作。也是通过这一项目，我们与才云一起参与了 Kubeflow 开源社区的建设，成为了其中非常重要的贡献者和组织者。在项目的后期我也参与了超参数训练和模型结构搜索的一些探索性工作，这方面的研究在目前的机器学习界也是一个热点。

与项目同步进行的还有一件工作，那就是小论文。在接触到项目之前，我的论文方向是集群调度，接触之后觉得在机器学习工作负载下调度也大有可为，于是转变了方向。目前论文已经投出，应该近期就会得到结果。期间也感谢蔡老师和任老师对论文的许多指导和意见。这一部分工作也是占据我这一学期时间最多的事情，希望可以得到一个不错的结果。

这学期过得辛苦但充实。希望自己，实验室的同学以及各位老师在新的学期一切顺利。

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