GPU-Speicher-Pooling und -Sharing: Maximierung der Auslastung in Multi-Tenant-Clustern

Aktualisiert am 11. Dezember 2025

Update Dezember 2025: Über 75% der Organisationen berichten von einer GPU-Auslastung unter 70% bei Spitzenlast. GPT-4 wurde auf 25.000 A100s mit nur 32-36% durchschnittlicher Auslastung trainiert. NVIDIA MIG ermöglicht bis zu 7 isolierte Instanzen pro A100/H100. Time-Slicing liefert bis zu 90% Kosteneinsparungen durch Ausführung von 10 Inference-Jobs auf einer einzigen GPU. MIG bietet hardwarebasierte Speicherisolation für Multi-Tenant-Sicherheit.

Die NVIDIA Multi-Instance GPU (MIG)-Technologie partitioniert eine einzelne A100- oder H100-GPU in bis zu sieben isolierte Instanzen, jeweils mit dediziertem High-Bandwidth-Speicher, Cache und Rechenkernen.[^1] Diese Fähigkeit verwandelt teure Beschleuniger von monolithischen Ressourcen in flexible Pools, die mehrere Workloads gleichzeitig bedienen. Betrachten wir ein häufiges Szenario: Ein ML-Team führt 10 Inference-Jobs aus, von denen jeder nur einen Bruchteil einer leistungsstarken A100-GPU benötigt. Ohne effizientes Sharing müssten sie möglicherweise 10 separate A100-GPUs bereitstellen, was zu massiven Mehrausgaben führt. GPU-Time-Slicing kann diese 10 Jobs auf einer einzigen A100-GPU ausführen und Kosteneinsparungen von bis zu 90% bei der GPU-Infrastruktur liefern.[^2]

Trotz beispielloser Investitionen in GPUs gelingt es den meisten Unternehmen nicht, diese effektiv zu nutzen. Laut dem State of AI Infrastructure at Scale 2024 Report berichten über 75% der Organisationen von einer GPU-Auslastung unter 70% bei Spitzenlast, was bedeutet, dass der Großteil einer der wertvollsten Unternehmensressourcen ungenutzt bleibt.[^3] Als GPT-4 auf 25.000 A100s trainiert wurde, lag die durchschnittliche Auslastung bei nur 32-36%, und akademische Audits berichten von GPU-Nutzungen, die zwischen 20% und 80% schwanken.[^4] Memory-Pooling- und Sharing-Technologien adressieren diese Auslastungslücke, indem sie es mehreren Workloads ermöglichen, GPU-Ressourcen effizient zu teilen.

GPU-Sharing-Strategien verstehen

GPU-Sharing umfasst mehrere Technologien mit unterschiedlichen Abwägungen zwischen Isolation, Overhead und Flexibilität.

Multi-Instance GPU (MIG)

MIG bietet hardwaregestützte Partitionierung, die isolierte GPU-Instanzen mit garantierten Ressourcen erstellt.[^5] Jede Partition erhält dedizierten Speicher und Rechenkapazität, auf die andere Partitionen nicht zugreifen können. Die Isolation gewährleistet Quality of Service (QoS) und erweitert gleichzeitig beschleunigte Computing-Ressourcen für alle Nutzer.

Eine NVIDIA A100-GPU enthält 7 Compute-Slices und 8 Memory-Slices, die MIG-Partitionen zuweisen.[^6] Der Partitionierungsprozess bestimmt, wie diese Ressourcen auf die Instanzen verteilt werden. Gängige Konfigurationen umfassen 7 Instanzen mit 1g.5gb (1 Compute-Slice, 5GB Speicher) oder weniger, dafür größere Instanzen für speicherintensive Workloads.

Die MIG-Mixed-Strategie bietet die größte Flexibilität und Effizienz bei der Ressourcenpartitionierung. Cluster-Administratoren können jeden Compute- und Memory-Slice nutzen, um die tatsächlichen Workload-Anforderungen abzubilden.[^7] Die Mixed-Strategie repräsentiert den beliebtesten MIG-Anwendungsfall in Produktionsumgebungen, wo Workloads unterschiedliche Ressourcenanforderungen haben.

Time-Slicing

Time-Slicing teilt eine GPU zwischen mehreren Prozessen, indem schnell zwischen ihnen gewechselt wird, ähnlich wie CPUs Zeit zwischen Prozessen teilen.[^8] Jeder Prozess nimmt exklusiven GPU-Zugriff wahr, während er tatsächlich Zyklen mit anderen Workloads teilt. Der Ansatz funktioniert auch bei älteren GPU-Generationen, die MIG nicht unterstützen.

Time-Slicing tauscht Speicher- und Fehlerisolation gegen breitere Sharing-Fähigkeit.[^8] Ein Speicherfehler oder Absturz in einem Time-Sliced-Prozess kann andere beeinflussen, die dieselbe GPU teilen. Die reduzierte Isolation eignet sich besser für Entwicklungsumgebungen und unkritische Workloads als für Produktions-Inference-Serving.

Organisationen können MIG und Time-Slicing kombinieren, indem sie Time-Slicing innerhalb von MIG-Partitionen für noch feingranulareres Sharing anwenden.[^8] Die Kombination ermöglicht Szenarien, in denen MIG Isolation zwischen Mandanten bietet, während Time-Slicing die Auslastung innerhalb der Partition jedes Mandanten maximiert.

Virtual GPU (vGPU)

vGPU-Technologie bietet virtualisierten GPU-Zugriff mit softwarebasierter Isolation.[^9] Die Virtualisierung ermöglicht Sharing über virtuelle Maschinen hinweg statt nur über Container und unterstützt traditionelle Enterprise-Virtualisierungsinfrastruktur. vGPU erfordert Lizenzierung und Treiberunterstützung, die containernative Ansätze vermeiden.

GPU-Virtualisierung und Pooling-Technologien sind zu effektiven Mitteln geworden, um die Ressourcenauslastung zu verbessern, Kosten zu senken und Multi-Tenant-Anforderungen zu erfüllen.[^9] vGPU, MIG und Time-Slicing eignen sich jeweils für unterschiedliche Szenarien basierend auf Isolationsanforderungen, Hardwarefähigkeiten und Infrastrukturarchitektur.

Kubernetes-Integration

Kubernetes ist zur dominierenden Plattform für GPU-Workload-Orchestrierung geworden, wobei die native GPU-Sharing-Unterstützung schnell reift.

NVIDIA GPU Operator

Der NVIDIA GPU Operator automatisiert GPU-Treiberinstallation, Device-Plugin-Deployment und Monitoring über Kubernetes-Cluster hinweg.[^10] Der Operator vereinfacht das GPU-Lifecycle-Management und gewährleistet konsistente GPU-Verfügbarkeit ohne manuelle Konfiguration auf jedem Node.

MIG-Konfiguration durch den GPU Operator ermöglicht deklaratives Partitionsmanagement. Administratoren spezifizieren gewünschte MIG-Konfigurationen, und der Operator erstellt und pflegt Partitionen automatisch. Die Automatisierung verhindert Konfigurationsdrift und vereinfacht den Clusterbetrieb.

Device-Plugin-Konfiguration

Kubernetes-Device-Plugins exponieren GPU-Ressourcen an den Scheduler. Die Standardkonfiguration präsentiert jede GPU als diskrete Ressource. MIG-fähige Device-Plugins exponieren einzelne MIG-Instanzen als planbare Ressourcen und ermöglichen Pod-Platzierung auf spezifischen Partitionen.[^11]

Die Strategieauswahl bestimmt, wie das Device-Plugin MIG-Geräte präsentiert. Die Single-Strategie exponiert ein Gerät pro GPU unabhängig von der Partitionierung. Die Mixed-Strategie exponiert alle MIG-Instanzen unabhängig und ermöglicht maximale Flexibilität.[^7] Produktionsdeployments verwenden typischerweise die Mixed-Strategie wegen ihrer Ressourceneffizienz.

Resource Quotas und Limits

Kubernetes ResourceQuotas begrenzen den GPU-Verbrauch pro Namespace und ermöglichen faire Aufteilung zwischen Teams.[^12] Organisationen setzen Quotas basierend auf Teambudgets, Projektprioritäten oder Kapazitätsplanungsmodellen. Die Quota-Durchsetzung verhindert, dass ein einzelnes Team GPU-Ressourcen des Clusters monopolisiert.

LimitRanges setzen Standard- und Maximum-GPU-Requests pro Pod. Die Standardwerte stellen sicher, dass Pods ohne explizite GPU-Requests dennoch angemessene Ressourcen erhalten. Maximalwerte verhindern, dass einzelne Pods übermäßige GPU-Allokationen anfordern, die andere Workloads am Scheduling hindern.

Memory-Pooling-Architekturen

Über Single-GPU-Sharing hinaus erweitert Memory-Pooling Ressourcen über mehrere GPUs und Nodes.

Unified Memory und NVLink

NVIDIA Unified Memory bietet einen einzigen Adressraum, der CPU- und GPU-Speicher umspannt.[^13] Anwendungen greifen auf Speicher zu, ohne explizit Transfers zwischen Geräten zu verwalten. Die Runtime handhabt Datenbewegungen automatisch basierend auf Zugriffsmustern.

NVLink-Interconnects ermöglichen High-Bandwidth-Speicherzugriff über mehrere GPUs hinweg. Memory-Pooling über NVLink-verbundene GPUs erweitert die effektive Speicherkapazität über Single-GPU-Limits hinaus. Große Modelle, die die Speicherkapazität einer einzelnen GPU überschreiten, können unter Nutzung von gepooltem Speicher mehrerer GPUs ausgeführt werden.

CXL Memory Pooling

Compute Express Link (CXL) ermöglicht Memory-Pooling über das PCIe-Fabric.[^14] CXL-Speicher erscheint als zusätzliche Speicherebenen, die sowohl für CPUs als auch für Beschleuniger zugänglich sind. Die Technologie ermöglicht Speicherkapazitätserweiterung ohne GPU-Upgrades.

CXL-Memory-Pooling für AI-Workloads befindet sich noch in der Entwicklung, bietet aber vielversprechende Kapazitätserweiterungspfade. Organisationen, die GPU-Infrastruktur planen, sollten CXL-Kompatibilität für zukünftige Memory-Pooling-Optionen berücksichtigen.

Software-Speicherverwaltung

Frameworks wie DeepSpeed und Megatron-LM implementieren softwarebasierte Speicheroptimierung durch Techniken wie Offloading, Activation Checkpointing und speichereffiziente Attention.[^15] Diese Ansätze reduzieren Speicheranforderungen und ermöglichen größere Modelle auf gegebener Hardware oder besseres Sharing des verfügbaren Speichers.

vLLM und ähnliche Inference-Frameworks implementieren PagedAttention und Continuous Batching, um die Speicherauslastung während der Inferenz zu verbessern.[^16] Die Speicheroptimierungen ermöglichen die Bedienung von mehr gleichzeitigen Anfragen auf derselben GPU-Hardware und verbessern die effektive Auslastung.

Multi-Tenant-Überlegungen

Multi-Tenant-GPU-Sharing bringt Herausforderungen mit sich, die über Single-Tenant-Ressourcenmanagement hinausgehen.

Isolationsanforderungen

Verschiedene Mandanten erfordern unterschiedliche Isolationsstufen. Entwicklungsumgebungen können geteilte Ressourcen mit minimaler Isolation tolerieren. Produktions-Inference erfordert stärkere Garantien, dass benachbarte Workloads Leistung oder Zuverlässigkeit nicht beeinflussen können.

MIG bietet hardwaregestützte Isolation, die für Multi-Tenant-Produktions-Workloads geeignet ist.[^1] Speicherisolation verhindert, dass ein Mandant auf die Daten eines anderen zugreift. Compute-Isolation stellt dedizierte Verarbeitungskapazität unabhängig von Nachbaraktivitäten sicher.

Quality of Service

Multi-Tenant-Cluster erfordern QoS-Mechanismen, die faire Ressourcenzuweisung bei Konkurrenz sicherstellen.[^17] Ohne QoS-Durchsetzung können aggressive Workloads Nachbarn GPU-Zyklen entziehen. Admission Control und Scheduling-Policies wahren Fairness zwischen Mandanten.

Priority Classes ermöglichen Differenzierung zwischen Workloads mit unterschiedlichen Service-Level-Anforderungen. Batch-Training-Jobs können Preemption akzeptieren, während Inference-Workloads garantierte Ressourcen erfordern. Das Prioritätssystem ermöglicht effiziente Ressourcennutzung bei gleichzeitigem Schutz kritischer Workloads.

Chargeback und Abrechnung

Multi-Tenant-Cluster benötigen Nutzungsabrechnung zur Kostenallokation zwischen Teams oder Kunden. GPU-Auslastungsmetriken ermöglichen verbrauchsbasierte Chargeback-Modelle. Die Abrechnung stellt sicher, dass Teams Kosten proportional zu ihrem tatsächlichen Ressourcenverbrauch tragen.

Die Metering-Granularität beeinflusst die Chargeback-Genauigkeit. GPU-Level-Metering unterberechnet, wenn Time-Slicing viele Workloads multiplext. MIG-fähiges Metering ordnet Verbrauch spezifischen Instanzen zu und verbessert die Genauigkeit für geteilte GPUs.

Implementierungsleitfaden

Organisationen, die GPU-Sharing implementieren, sollten strukturierte Ansätze verfolgen, die Auslastungsgewinne gegen operative Komplexität abwägen.

Bewertung und Planung

Workload-Charakterisierung identifiziert Sharing-Möglichkeiten. Speichergebundene Workloads profitieren von MIG-Partitionierung, die ihren Anforderungen entspricht. Rechengebundene Workloads können durch Time-Slicing eine bessere Auslastung erzielen. Die Analyse leitet die Technologieauswahl.

Baseline-Messung der Auslastung ermittelt das Verbesserungspotenzial. Organisationen mit hoher Baseline-Auslastung sehen geringere Gewinne durch Sharing als solche mit erheblicher Leerlaufkapazität. Die Messung rechtfertigt Investitionen in Sharing-Infrastruktur.

Schrittweise Einführung

Beginnen Sie mit Sharing in Entwicklungsumgebungen, wo die Isolationsanforderungen am geringsten sind. Teams sammeln Erfahrungen mit Sharing-Mechanismen, ohne Produktions-Workloads zu riskieren. Die Erfahrung informiert Entscheidungen für das Produktionsdeployment.

Erweitern Sie als Nächstes auf Batch-Training-Workloads. Training-Jobs tolerieren typischerweise variable Leistung besser als latenzsensitive Inferenz. Die Batch-Workload-Erweiterung baut operatives Vertrauen auf.

Deployen Sie Inference-Sharing zuletzt, mit sorgfältiger Beachtung des Latenz-Monitorings. Inference-Workloads haben die strengsten Leistungsanforderungen. Die Produktionsvalidierung sollte bestätigen, dass Sharing keine Latenz-SLAs verletzt, bevor eine breite Bereitstellung erfolgt.

Professionelle Unterstützung

GPU-Sharing-Implementierung erfordert Expertise in Kubernetes, NVIDIA-Software und Workload-Optimierung. Die meisten Organisationen profitieren von professioneller Unterstützung, die das Deployment beschleunigt und häufige Fallstricke vermeidet.

Introls 550 Field Engineers unterstützen Organisationen bei der Implementierung von GPU-Sharing und Resource-Pooling-Infrastruktur.[^18] Das Unternehmen belegte Platz 14 auf der Inc. 5000 2025-Liste mit 9.594% Dreijahreswachstum, was die Nachfrage nach professionellen Infrastrukturdienstleistungen widerspiegelt.[^19]

Multi-Tenant-Cluster über 257 globale Standorte hinweg erfordern konsistente Sharing-Praktiken unabhängig von der Geografie.[^20] Introl manag

[Inhalt für Übersetzung gekürzt]