Pooling et partage de la mémoire GPU : maximiser l'utilisation dans les clusters multi-tenants
Mis à jour le 11 décembre 2025
Mise à jour décembre 2025 : Plus de 75% des organisations signalent une utilisation GPU inférieure à 70% en charge de pointe. GPT-4 a été entraîné sur 25 000 A100 avec seulement 32-36% d'utilisation moyenne. NVIDIA MIG permet jusqu'à 7 instances isolées par A100/H100. Le time-slicing offre jusqu'à 90% d'économies en exécutant 10 tâches d'inférence sur un seul GPU. MIG fournit une isolation mémoire au niveau matériel pour la sécurité multi-tenant.
La technologie NVIDIA Multi-Instance GPU (MIG) partitionne un seul GPU A100 ou H100 en jusqu'à sept instances isolées, chacune avec une mémoire haute bande passante dédiée, un cache et des cœurs de calcul.[^1] Cette capacité transforme des accélérateurs coûteux de ressources monolithiques en pools flexibles servant plusieurs charges de travail simultanément. Considérons un scénario courant : une équipe ML exécutant 10 tâches d'inférence, chacune ne nécessitant qu'une fraction d'un puissant GPU A100. Sans partage efficace, ils pourraient provisionner 10 GPU A100 séparés, entraînant des dépenses excessives massives. Le time-slicing GPU peut exécuter ces 10 tâches sur un seul GPU A100, offrant jusqu'à 90% d'économies sur l'infrastructure GPU.[^2]
Malgré des investissements sans précédent dans les GPU, la plupart des entreprises ne les utilisent pas efficacement. Selon le rapport State of AI Infrastructure at Scale 2024, plus de 75% des organisations signalent une utilisation GPU inférieure à 70% en charge de pointe, ce qui signifie que la majorité de l'une des ressources d'entreprise les plus précieuses reste inactive.[^3] Lorsque GPT-4 a été entraîné sur 25 000 A100, l'utilisation moyenne oscillait à seulement 32-36%, et les audits académiques rapportent une utilisation GPU variant entre 20% et 80%.[^4] Les technologies de pooling et de partage de mémoire comblent le fossé d'utilisation en permettant à plusieurs charges de travail de partager efficacement les ressources GPU.
Comprendre les stratégies de partage GPU
Le partage GPU englobe plusieurs technologies avec différents compromis entre isolation, surcharge et flexibilité.
Multi-Instance GPU (MIG)
MIG fournit un partitionnement matériel créant des instances GPU isolées avec des ressources garanties.[^5] Chaque partition reçoit une mémoire dédiée et une capacité de calcul auxquelles les autres partitions ne peuvent pas accéder. L'isolation garantit la qualité de service (QoS) tout en étendant les ressources de calcul accéléré à tous les utilisateurs.
Un GPU NVIDIA A100 contient 7 tranches de calcul et 8 tranches de mémoire que les partitions MIG allouent.[^6] Le processus de partitionnement détermine comment diviser ces ressources entre les instances. Les configurations courantes incluent 7 instances de 1g.5gb (1 tranche de calcul, 5 Go de mémoire) ou moins d'instances plus grandes pour les charges de travail intensives en mémoire.
La stratégie mixte MIG offre la plus grande flexibilité et efficacité dans le partitionnement des ressources. Les administrateurs de cluster peuvent exploiter chaque tranche de calcul et de mémoire pour correspondre aux besoins réels des charges de travail.[^7] La stratégie mixte représente le cas d'utilisation MIG le plus populaire dans les environnements de production où les charges de travail varient en besoins de ressources.
Time-slicing
Le time-slicing partage un GPU entre plusieurs processus en basculant rapidement entre eux, similaire à la façon dont les CPU partagent le temps entre les processus.[^8] Chaque processus perçoit un accès GPU exclusif tout en partageant réellement les cycles avec d'autres charges de travail. L'approche fonctionne sur les générations de GPU plus anciennes qui ne supportent pas MIG.
Le time-slicing échange l'isolation mémoire et de fautes contre une capacité de partage plus large.[^8] Une erreur mémoire ou un crash dans un processus en time-slicing peut affecter les autres partageant le même GPU. L'isolation réduite convient mieux aux environnements de développement et aux charges de travail non critiques qu'au service d'inférence en production.
Les organisations peuvent combiner MIG et time-slicing, appliquant le time-slicing au sein des partitions MIG pour un partage encore plus fin.[^8] La combinaison permet des scénarios où MIG fournit l'isolation entre les tenants tandis que le time-slicing maximise l'utilisation au sein de la partition de chaque tenant.
Virtual GPU (vGPU)
La technologie vGPU fournit un accès GPU virtualisé avec une isolation appliquée par logiciel.[^9] La virtualisation permet le partage entre machines virtuelles plutôt que seulement entre conteneurs, supportant l'infrastructure de virtualisation d'entreprise traditionnelle. vGPU nécessite des licences et un support de pilotes que les approches natives aux conteneurs évitent.
Les technologies de virtualisation et de pooling GPU sont devenues des moyens efficaces pour améliorer l'utilisation des ressources, réduire les coûts et répondre aux demandes multi-tenant.[^9] vGPU, MIG et time-slicing conviennent chacun à différents scénarios selon les exigences d'isolation, les capacités matérielles et l'architecture de l'infrastructure.
Intégration Kubernetes
Kubernetes est devenu la plateforme dominante pour l'orchestration des charges de travail GPU, avec un support natif du partage GPU qui mûrit rapidement.
NVIDIA GPU Operator
Le NVIDIA GPU Operator automatise l'installation des pilotes GPU, le déploiement des plugins de périphériques et la surveillance à travers les clusters Kubernetes.[^10] L'opérateur simplifie la gestion du cycle de vie GPU, assurant une disponibilité GPU cohérente sans configuration manuelle sur chaque nœud.
La configuration MIG via le GPU Operator permet une gestion déclarative des partitions. Les administrateurs spécifient les configurations MIG souhaitées, et l'opérateur crée et maintient automatiquement les partitions. L'automatisation prévient la dérive de configuration et simplifie les opérations du cluster.
Configuration du plugin de périphérique
Les plugins de périphériques Kubernetes exposent les ressources GPU au scheduler. La configuration standard présente chaque GPU comme une ressource discrète. Les plugins de périphériques compatibles MIG exposent les instances MIG individuelles comme des ressources programmables, permettant le placement des pods sur des partitions spécifiques.[^11]
La sélection de stratégie détermine comment le plugin de périphérique présente les périphériques MIG. La stratégie single expose un périphérique par GPU indépendamment du partitionnement. La stratégie mixed expose toutes les instances MIG indépendamment, permettant une flexibilité maximale.[^7] Les déploiements en production utilisent généralement la stratégie mixed pour son efficacité des ressources.
Quotas et limites de ressources
Les ResourceQuotas Kubernetes limitent la consommation GPU par namespace, permettant un partage équitable entre les équipes.[^12] Les organisations définissent des quotas basés sur les budgets des équipes, les priorités des projets ou les modèles de planification de capacité. L'application des quotas empêche une équipe unique de monopoliser les ressources GPU du cluster.
Les LimitRanges définissent les demandes GPU par défaut et maximales par pod. Les valeurs par défaut garantissent que les pods sans demandes GPU explicites reçoivent toujours les ressources appropriées. Les maximums empêchent les pods individuels de demander des allocations GPU excessives qui empêcheraient d'autres charges de travail d'être programmées.
Architectures de pooling mémoire
Au-delà du partage sur un seul GPU, le pooling mémoire étend les ressources à travers plusieurs GPU et nœuds.
Unified Memory et NVLink
NVIDIA Unified Memory fournit un espace d'adressage unique couvrant la mémoire CPU et GPU.[^13] Les applications accèdent à la mémoire sans gérer explicitement les transferts entre périphériques. Le runtime gère automatiquement le mouvement des données en fonction des modèles d'accès.
Les interconnexions NVLink permettent un accès mémoire haute bande passante à travers plusieurs GPU. Le pooling mémoire à travers les GPU connectés par NVLink étend la capacité mémoire effective au-delà des limites d'un seul GPU. Les grands modèles qui dépassent la capacité mémoire d'un seul GPU peuvent s'exécuter en utilisant la mémoire poolée de plusieurs GPU.
Pooling mémoire CXL
Compute Express Link (CXL) permet le pooling mémoire à travers le bus PCIe.[^14] La mémoire CXL apparaît comme des niveaux de mémoire supplémentaires accessibles aux CPU et aux accélérateurs. La technologie permet l'expansion de la capacité mémoire sans mise à niveau GPU.
Le pooling mémoire CXL pour les charges de travail IA reste émergent mais offre des voies d'expansion de capacité prometteuses. Les organisations planifiant leur infrastructure GPU devraient considérer la compatibilité CXL pour les futures options de pooling mémoire.
Gestion mémoire logicielle
Les frameworks comme DeepSpeed et Megatron-LM implémentent une optimisation mémoire basée sur le logiciel à travers des techniques incluant l'offloading, le checkpointing d'activation et l'attention efficace en mémoire.[^15] Ces approches réduisent les besoins en mémoire, permettant des modèles plus grands sur un matériel donné ou un meilleur partage de la mémoire disponible.
vLLM et les frameworks d'inférence similaires implémentent PagedAttention et le batching continu pour améliorer l'utilisation mémoire pendant l'inférence.[^16] Les optimisations mémoire permettent de servir plus de requêtes concurrentes sur le même matériel GPU, améliorant l'utilisation effective.
Considérations multi-tenant
Le partage GPU multi-tenant introduit des défis au-delà de la gestion des ressources mono-tenant.
Exigences d'isolation
Différents tenants nécessitent des niveaux d'isolation variables. Les environnements de développement peuvent tolérer des ressources partagées avec une isolation minimale. L'inférence en production nécessite des garanties plus fortes que les charges de travail voisines ne peuvent pas affecter les performances ou la fiabilité.
MIG fournit une isolation matérielle adaptée aux charges de travail de production multi-tenant.[^1] L'isolation mémoire empêche un tenant d'accéder aux données d'un autre. L'isolation de calcul assure une capacité de traitement dédiée indépendamment de l'activité des voisins.
Qualité de service
Les clusters multi-tenant nécessitent des mécanismes QoS assurant une allocation équitable des ressources sous contention.[^17] Sans application de QoS, les charges de travail agressives peuvent priver leurs voisins de cycles GPU. Le contrôle d'admission et les politiques de scheduling maintiennent l'équité entre les tenants.
Les classes de priorité permettent la différenciation entre les charges de travail avec différentes exigences de niveau de service. Les tâches d'entraînement batch peuvent accepter la préemption tandis que les charges de travail d'inférence nécessitent des ressources garanties. Le système de priorité permet une utilisation efficace des ressources tout en protégeant les charges de travail critiques.
Refacturation et comptabilité
Les clusters multi-tenant ont besoin d'une comptabilité d'utilisation pour l'allocation des coûts entre les équipes ou les clients. Les métriques d'utilisation GPU permettent des modèles de refacturation basés sur la consommation. La comptabilité assure que les équipes supportent des coûts proportionnels à leur consommation réelle de ressources.
La granularité de la mesure affecte la précision de la refacturation. La mesure au niveau GPU sous-facture lorsque le time-slicing multiplexe de nombreuses charges de travail. La mesure compatible MIG attribue la consommation à des instances spécifiques, améliorant la précision pour les GPU partagés.
Guide d'implémentation
Les organisations implémentant le partage GPU devraient suivre des approches structurées équilibrant les gains d'utilisation contre la complexité opérationnelle.
Évaluation et planification
La caractérisation des charges de travail identifie les opportunités de partage. Les charges de travail limitées par la mémoire bénéficient du partitionnement MIG correspondant à leurs besoins. Les charges de travail limitées par le calcul peuvent obtenir une meilleure utilisation grâce au time-slicing. L'analyse guide la sélection technologique.
La mesure de base de l'utilisation établit le potentiel d'amélioration. Les organisations avec une utilisation de base élevée voient des gains plus faibles du partage que celles avec une capacité inactive substantielle. La mesure justifie l'investissement dans l'infrastructure de partage.
Déploiement progressif
Commencez le partage dans les environnements de développement où les exigences d'isolation sont les plus faibles. Les équipes se familiarisent avec les mécanismes de partage sans risquer les charges de travail de production. L'expérience informe les décisions de déploiement en production.
Étendez ensuite aux charges de travail d'entraînement batch. Les tâches d'entraînement tolèrent généralement mieux les performances variables que l'inférence sensible à la latence. L'expansion des charges de travail batch renforce la confiance opérationnelle.
Déployez le partage d'inférence en dernier, avec une attention particulière à la surveillance de la latence. Les charges de travail d'inférence ont les exigences de performance les plus strictes. La validation en production devrait confirmer que le partage ne viole pas les SLA de latence avant un déploiement généralisé.
Support professionnel
L'implémentation du partage GPU nécessite une expertise couvrant Kubernetes, les logiciels NVIDIA et l'optimisation des charges de travail. La plupart des organisations bénéficient d'un support professionnel accélérant le déploiement et évitant les pièges courants.
Les 550 ingénieurs terrain d'Introl accompagnent les organisations implémentant le partage GPU et l'infrastructure de pooling de ressources.[^18] L'entreprise s'est classée #14 au Inc. 5000 2025 avec une croissance de 9 594% sur trois ans, reflétant la demande de services d'infrastructure professionnels.[^19]
Les clusters multi-tenant à travers 257 emplacements mondiaux nécessitent des pratiques de partage cohérentes indépendamment de la géographie.[^20] Introl gère
[Contenu tronqué pour la traduction]
