Pooling y Compartición de Memoria GPU: Maximizando la Utilización en Clústeres Multi-Tenant

Actualizado el 11 de diciembre de 2025

Actualización de diciembre de 2025: Más del 75% de las organizaciones reportan utilización de GPU por debajo del 70% en carga máxima. GPT-4 fue entrenado en 25,000 A100s con solo 32-36% de utilización promedio. NVIDIA MIG permite hasta 7 instancias aisladas por A100/H100. El time-slicing ofrece hasta 90% de ahorro en costos al ejecutar 10 trabajos de inferencia en una sola GPU. MIG proporciona aislamiento de memoria a nivel de hardware para seguridad multi-tenant.

La tecnología Multi-Instance GPU (MIG) de NVIDIA particiona una única GPU A100 o H100 en hasta siete instancias aisladas, cada una con memoria de alto ancho de banda dedicada, caché y núcleos de cómputo.[^1] Esta capacidad transforma costosos aceleradores de recursos monolíticos en pools flexibles que sirven múltiples cargas de trabajo simultáneamente. Considera un escenario común: un equipo de ML ejecutando 10 trabajos de inferencia, cada uno requiriendo solo una fracción de una potente GPU A100. Sin compartición eficiente, podrían aprovisionar 10 GPUs A100 separadas, llevando a un gasto masivo excesivo. El time-slicing de GPU puede ejecutar estos 10 trabajos en una sola GPU A100, entregando hasta 90% de ahorro en costos de infraestructura GPU.[^2]

A pesar de inversiones sin precedentes en GPUs, la mayoría de las empresas no las usan efectivamente. Según el informe State of AI Infrastructure at Scale 2024, más del 75% de las organizaciones reportan utilización de GPU por debajo del 70% en carga máxima, lo que significa que la mayoría de uno de los recursos corporativos más valiosos permanece inactivo.[^3] Cuando GPT-4 se entrenó en 25,000 A100s, la utilización promedio rondó apenas el 32-36%, y auditorías académicas reportan uso de GPU oscilando entre 20% y 80%.[^4] Las tecnologías de pooling y compartición de memoria abordan la brecha de utilización al permitir que múltiples cargas de trabajo compartan recursos GPU eficientemente.

Entendiendo las estrategias de compartición de GPU

La compartición de GPU abarca múltiples tecnologías con diferentes compensaciones entre aislamiento, overhead y flexibilidad.

Multi-Instance GPU (MIG)

MIG proporciona particionamiento respaldado por hardware creando instancias GPU aisladas con recursos garantizados.[^5] Cada partición recibe memoria dedicada y capacidad de cómputo a la que otras particiones no pueden acceder. El aislamiento asegura calidad de servicio (QoS) mientras extiende los recursos de computación acelerada a todos los usuarios.

Una GPU NVIDIA A100 contiene 7 slices de cómputo y 8 slices de memoria que las particiones MIG asignan.[^6] El proceso de particionamiento determina cómo dividir estos recursos entre instancias. Las configuraciones comunes incluyen 7 instancias de 1g.5gb (1 slice de cómputo, 5GB de memoria) o menos instancias más grandes para cargas de trabajo intensivas en memoria.

La estrategia mixta de MIG proporciona la mayor flexibilidad y eficiencia en el particionamiento de recursos. Los administradores de clúster pueden aprovechar cada slice de cómputo y memoria para coincidir con los requisitos reales de las cargas de trabajo.[^7] La estrategia mixta representa el caso de uso MIG más popular en entornos de producción donde las cargas de trabajo varían en necesidades de recursos.

Time-slicing

El time-slicing comparte una GPU entre múltiples procesos alternando rápidamente entre ellos, similar a cómo las CPUs comparten tiempo entre procesos.[^8] Cada proceso percibe acceso exclusivo a la GPU mientras en realidad comparte ciclos con otras cargas de trabajo. Este enfoque funciona en generaciones de GPU más antiguas que carecen de soporte MIG.

El time-slicing intercambia aislamiento de memoria y fallos por una capacidad de compartición más amplia.[^8] Un error de memoria o caída en un proceso con time-slicing puede afectar a otros que comparten la misma GPU. El aislamiento reducido se adapta mejor a entornos de desarrollo y cargas de trabajo no críticas que al serving de inferencia en producción.

Las organizaciones pueden combinar MIG y time-slicing, aplicando time-slicing dentro de particiones MIG para compartición aún más granular.[^8] La combinación permite escenarios donde MIG proporciona aislamiento entre tenants mientras el time-slicing maximiza la utilización dentro de la partición de cada tenant.

GPU Virtual (vGPU)

La tecnología vGPU proporciona acceso GPU virtualizado con aislamiento aplicado por software.[^9] La virtualización permite compartir entre máquinas virtuales en lugar de solo contenedores, soportando infraestructura de virtualización empresarial tradicional. vGPU requiere licenciamiento y soporte de drivers que los enfoques nativos de contenedores evitan.

Las tecnologías de virtualización y pooling de GPU se han convertido en medios efectivos para mejorar la utilización de recursos, reducir costos y satisfacer demandas multi-tenant.[^9] vGPU, MIG y time-slicing cada uno se adaptan a diferentes escenarios basados en requisitos de aislamiento, capacidades de hardware y arquitectura de infraestructura.

Integración con Kubernetes

Kubernetes se ha convertido en la plataforma dominante para orquestación de cargas de trabajo GPU, con soporte nativo de compartición de GPU madurando rápidamente.

NVIDIA GPU Operator

El NVIDIA GPU Operator automatiza la instalación de drivers GPU, despliegue de device plugins y monitoreo a través de clústeres Kubernetes.[^10] El operator simplifica la gestión del ciclo de vida de GPU, asegurando disponibilidad consistente de GPU sin configuración manual en cada nodo.

La configuración MIG a través del GPU Operator permite gestión declarativa de particiones. Los administradores especifican las configuraciones MIG deseadas, y el operator crea y mantiene las particiones automáticamente. La automatización previene la deriva de configuración y simplifica las operaciones del clúster.

Configuración del device plugin

Los device plugins de Kubernetes exponen recursos GPU al scheduler. La configuración estándar presenta cada GPU como un recurso discreto. Los device plugins conscientes de MIG exponen instancias MIG individuales como recursos programables, permitiendo colocación de pods en particiones específicas.[^11]

La selección de estrategia determina cómo el device plugin presenta los dispositivos MIG. La estrategia single expone un dispositivo por GPU independientemente del particionamiento. La estrategia mixed expone todas las instancias MIG independientemente, permitiendo máxima flexibilidad.[^7] Los despliegues de producción típicamente usan estrategia mixed por su eficiencia de recursos.

Resource quotas y límites

Los ResourceQuotas de Kubernetes limitan el consumo de GPU por namespace, permitiendo compartición justa entre equipos.[^12] Las organizaciones establecen quotas basadas en presupuestos de equipo, prioridades de proyecto o modelos de planificación de capacidad. La aplicación de quotas previene que cualquier equipo monopolice los recursos GPU del clúster.

Los LimitRanges establecen requests de GPU por defecto y máximos por pod. Los valores por defecto aseguran que los pods sin requests explícitos de GPU aún reciban recursos apropiados. Los máximos previenen que pods individuales soliciten asignaciones excesivas de GPU que impidan que otras cargas de trabajo se programen.

Arquitecturas de pooling de memoria

Más allá de la compartición de una sola GPU, el pooling de memoria extiende recursos a través de múltiples GPUs y nodos.

Unified Memory y NVLink

NVIDIA Unified Memory proporciona un espacio de direcciones único que abarca memoria CPU y GPU.[^13] Las aplicaciones acceden a memoria sin gestionar explícitamente transferencias entre dispositivos. El runtime maneja el movimiento de datos automáticamente basándose en patrones de acceso.

Las interconexiones NVLink permiten acceso a memoria de alto ancho de banda a través de múltiples GPUs. El pooling de memoria a través de GPUs conectadas por NVLink extiende la capacidad efectiva de memoria más allá de los límites de una sola GPU. Modelos grandes que exceden la capacidad de memoria de una sola GPU pueden ejecutarse usando memoria agrupada de múltiples GPUs.

Pooling de memoria CXL

Compute Express Link (CXL) permite pooling de memoria a través del fabric PCIe.[^14] La memoria CXL aparece como niveles de memoria adicionales accesibles tanto para CPUs como para aceleradores. La tecnología permite expansión de capacidad de memoria sin actualizaciones de GPU.

El pooling de memoria CXL para cargas de trabajo de IA sigue siendo emergente pero ofrece caminos prometedores de expansión de capacidad. Las organizaciones que planifican infraestructura GPU deberían considerar compatibilidad CXL para futuras opciones de pooling de memoria.

Gestión de memoria por software

Frameworks como DeepSpeed y Megatron-LM implementan optimización de memoria basada en software a través de técnicas que incluyen offloading, activation checkpointing y atención eficiente en memoria.[^15] Estos enfoques reducen los requisitos de memoria, permitiendo modelos más grandes en hardware dado o mejor compartición de memoria disponible.

vLLM y frameworks de inferencia similares implementan PagedAttention y continuous batching para mejorar la utilización de memoria durante la inferencia.[^16] Las optimizaciones de memoria permiten servir más requests concurrentes en el mismo hardware GPU, mejorando la utilización efectiva.

Consideraciones multi-tenant

La compartición de GPU multi-tenant introduce desafíos más allá de la gestión de recursos de un solo tenant.

Requisitos de aislamiento

Diferentes tenants requieren niveles de aislamiento variables. Los entornos de desarrollo pueden tolerar recursos compartidos con aislamiento mínimo. La inferencia en producción requiere garantías más fuertes de que las cargas de trabajo vecinas no pueden afectar el rendimiento o la confiabilidad.

MIG proporciona aislamiento respaldado por hardware adecuado para cargas de trabajo de producción multi-tenant.[^1] El aislamiento de memoria previene que un tenant acceda a los datos de otro. El aislamiento de cómputo asegura capacidad de procesamiento dedicada independientemente de la actividad vecina.

Calidad de servicio

Los clústeres multi-tenant requieren mecanismos de QoS que aseguren asignación justa de recursos bajo contención.[^17] Sin aplicación de QoS, las cargas de trabajo agresivas pueden privar a los vecinos de ciclos GPU. El control de admisión y las políticas de scheduling mantienen la equidad entre tenants.

Las clases de prioridad permiten diferenciación entre cargas de trabajo con diferentes requisitos de nivel de servicio. Los trabajos de entrenamiento por lotes pueden aceptar preemption mientras las cargas de trabajo de inferencia requieren recursos garantizados. El sistema de prioridad permite uso eficiente de recursos mientras protege cargas de trabajo críticas.

Chargeback y contabilidad

Los clústeres multi-tenant necesitan contabilidad de uso para asignación de costos entre equipos o clientes. Las métricas de utilización de GPU permiten modelos de chargeback basados en consumo. La contabilidad asegura que los equipos asuman costos proporcionales a su consumo real de recursos.

La granularidad del metering afecta la precisión del chargeback. El metering a nivel de GPU subcobra cuando el time-slicing multiplexa muchas cargas de trabajo. El metering consciente de MIG atribuye el consumo a instancias específicas, mejorando la precisión para GPUs compartidas.

Guía de implementación

Las organizaciones que implementan compartición de GPU deberían seguir enfoques estructurados equilibrando ganancias de utilización contra complejidad operacional.

Evaluación y planificación

La caracterización de cargas de trabajo identifica oportunidades de compartición. Las cargas de trabajo limitadas por memoria se benefician del particionamiento MIG que coincide con sus requisitos. Las cargas de trabajo limitadas por cómputo pueden lograr mejor utilización a través de time-slicing. El análisis guía la selección de tecnología.

La medición de línea base de utilización establece el potencial de mejora. Las organizaciones con alta utilización de línea base ven ganancias menores de la compartición que aquellas con capacidad inactiva sustancial. La medición justifica la inversión en infraestructura de compartición.

Despliegue gradual

Comienza la compartición en entornos de desarrollo donde los requisitos de aislamiento son más bajos. Los equipos ganan familiaridad con los mecanismos de compartición sin arriesgar cargas de trabajo de producción. La experiencia informa las decisiones de despliegue en producción.

Expande a cargas de trabajo de entrenamiento por lotes después. Los trabajos de entrenamiento típicamente toleran rendimiento variable mejor que la inferencia sensible a latencia. La expansión de cargas de trabajo por lotes construye confianza operacional.

Despliega compartición de inferencia al final, con atención cuidadosa al monitoreo de latencia. Las cargas de trabajo de inferencia tienen los requisitos de rendimiento más estrictos. La validación en producción debe confirmar que la compartición no viola los SLAs de latencia antes del despliegue generalizado.

Soporte profesional

La implementación de compartición de GPU requiere experiencia que abarca Kubernetes, software NVIDIA y optimización de cargas de trabajo. La mayoría de las organizaciones se benefician de soporte profesional que acelera el despliegue y evita errores comunes.

Los 550 ingenieros de campo de Introl apoyan a organizaciones implementando infraestructura de compartición de GPU y pooling de recursos.[^18] La empresa ocupó el puesto #14 en el Inc. 5000 de 2025 con 9,594% de crecimiento en tres años, reflejando la demanda de servicios profesionales de infraestructura.[^19]

Los clústeres multi-tenant a través de 257 ubicaciones globales requieren prácticas de compartición consistentes independientemente de la geografía.[^20] Introl manag

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