GPU मेमोरी पूलिंग और शेयरिंग: मल्टी-टेनेंट क्लस्टर्स में उपयोग को अधिकतम करना

11 दिसंबर, 2025 को अपडेट किया गया

दिसंबर 2025 अपडेट: 75% से अधिक संगठन पीक लोड पर 70% से कम GPU उपयोग की रिपोर्ट कर रहे हैं। GPT-4 को 25,000 A100s पर केवल 32-36% औसत उपयोग के साथ प्रशिक्षित किया गया। NVIDIA MIG प्रति A100/H100 7 आइसोलेटेड इंस्टेंस तक सक्षम कर रहा है। Time-slicing एक GPU पर 10 inference जॉब्स चलाकर 90% तक लागत बचत प्रदान कर रहा है। MIG मल्टी-टेनेंट सुरक्षा के लिए हार्डवेयर-लेवल मेमोरी आइसोलेशन प्रदान कर रहा है।

NVIDIA Multi-Instance GPU (MIG) तकनीक एक A100 या H100 GPU को सात आइसोलेटेड इंस्टेंस में विभाजित करती है, जिनमें से प्रत्येक में समर्पित हाई-बैंडविड्थ मेमोरी, कैश और कंप्यूट कोर होते हैं।[^1] यह क्षमता महंगे एक्सेलेरेटर्स को मोनोलिथिक संसाधनों से लचीले पूल में बदल देती है जो एक साथ कई वर्कलोड्स को सेवा प्रदान करते हैं। एक सामान्य परिदृश्य पर विचार करें: एक ML टीम 10 inference जॉब्स चला रही है, जिनमें से प्रत्येक को एक शक्तिशाली A100 GPU का केवल एक छोटा सा हिस्सा चाहिए। कुशल शेयरिंग के बिना, वे 10 अलग-अलग A100 GPUs प्रोविजन कर सकते हैं, जिससे भारी ओवरस्पेंडिंग होगी। GPU time-slicing इन 10 जॉब्स को एक A100 GPU पर चला सकती है, जो GPU इंफ्रास्ट्रक्चर पर 90% तक लागत बचत प्रदान करती है।[^2]

GPUs में अभूतपूर्व निवेश के बावजूद, अधिकांश एंटरप्राइजेज उन्हें प्रभावी ढंग से उपयोग करने में विफल रहते हैं। State of AI Infrastructure at Scale 2024 रिपोर्ट के अनुसार, 75% से अधिक संगठन पीक लोड पर 70% से कम GPU उपयोग की रिपोर्ट करते हैं, जिसका मतलब है कि सबसे मूल्यवान कॉर्पोरेट संसाधनों में से एक का बहुमत बेकार पड़ा रहता है।[^3] जब GPT-4 को 25,000 A100s पर प्रशिक्षित किया गया, तो औसत उपयोग केवल 32-36% पर था, और अकादमिक ऑडिट GPU उपयोग को 20% से 80% के बीच कहीं भी रिपोर्ट करते हैं।[^4] मेमोरी पूलिंग और शेयरिंग तकनीकें कई वर्कलोड्स को GPU संसाधनों को कुशलता से साझा करने में सक्षम बनाकर उपयोग के अंतर को संबोधित करती हैं।

GPU शेयरिंग रणनीतियों को समझना

GPU शेयरिंग में आइसोलेशन, ओवरहेड और लचीलेपन के बीच अलग-अलग ट्रेडऑफ के साथ कई तकनीकें शामिल हैं।

Multi-Instance GPU (MIG)

MIG गारंटीड संसाधनों के साथ आइसोलेटेड GPU इंस्टेंस बनाने वाली हार्डवेयर-समर्थित पार्टीशनिंग प्रदान करता है।[^5] प्रत्येक पार्टीशन को समर्पित मेमोरी और कंप्यूट क्षमता मिलती है जिसे अन्य पार्टीशन एक्सेस नहीं कर सकते। आइसोलेशन सभी यूजर्स को एक्सेलेरेटेड कंप्यूटिंग संसाधनों का विस्तार करते हुए Quality of Service (QoS) सुनिश्चित करता है।

एक NVIDIA A100 GPU में 7 कंप्यूट स्लाइस और 8 मेमोरी स्लाइस होते हैं जिन्हें MIG पार्टीशन आवंटित करते हैं।[^6] पार्टीशनिंग प्रक्रिया यह निर्धारित करती है कि इंस्टेंस के बीच इन संसाधनों को कैसे विभाजित किया जाए। सामान्य कॉन्फ़िगरेशन में 7 इंस्टेंस 1g.5gb (1 कंप्यूट स्लाइस, 5GB मेमोरी) या मेमोरी-इंटेंसिव वर्कलोड्स के लिए कम बड़े इंस्टेंस शामिल हैं।

MIG मिक्स्ड स्ट्रैटेजी रिसोर्स पार्टीशनिंग में सबसे बड़ी लचीलापन और दक्षता प्रदान करती है। क्लस्टर एडमिनिस्ट्रेटर वास्तविक वर्कलोड आवश्यकताओं से मेल खाने के लिए हर कंप्यूट और मेमोरी स्लाइस का लाभ उठा सकते हैं।[^7] मिक्स्ड स्ट्रैटेजी प्रोडक्शन वातावरण में सबसे लोकप्रिय MIG उपयोग केस का प्रतिनिधित्व करती है जहां वर्कलोड्स की संसाधन आवश्यकताएं भिन्न होती हैं।

Time-slicing

Time-slicing प्रक्रियाओं के बीच तेजी से स्विच करके कई प्रक्रियाओं के बीच GPU साझा करती है, जैसे CPUs प्रक्रियाओं के बीच समय साझा करते हैं।[^8] प्रत्येक प्रक्रिया को विशेष GPU एक्सेस का अनुभव होता है जबकि वास्तव में अन्य वर्कलोड्स के साथ साइकिल साझा कर रही होती है। यह दृष्टिकोण पुरानी GPU पीढ़ियों पर काम करता है जिनमें MIG सपोर्ट नहीं है।

Time-slicing व्यापक शेयरिंग क्षमता के लिए मेमोरी और फॉल्ट आइसोलेशन का व्यापार करती है।[^8] एक time-sliced प्रक्रिया में मेमोरी एरर या क्रैश उसी GPU को साझा करने वाले अन्य को प्रभावित कर सकता है। कम आइसोलेशन प्रोडक्शन inference सर्विंग की तुलना में डेवलपमेंट वातावरण और गैर-महत्वपूर्ण वर्कलोड्स के लिए बेहतर उपयुक्त है।

संगठन MIG और time-slicing को जोड़ सकते हैं, और भी बारीक शेयरिंग के लिए MIG पार्टीशन के भीतर time-slicing लागू कर सकते हैं।[^8] यह संयोजन ऐसे परिदृश्यों को सक्षम करता है जहां MIG टेनेंट्स के बीच आइसोलेशन प्रदान करता है जबकि time-slicing प्रत्येक टेनेंट के पार्टीशन के भीतर उपयोग को अधिकतम करती है।

Virtual GPU (vGPU)

vGPU तकनीक सॉफ्टवेयर-लागू आइसोलेशन के साथ वर्चुअलाइज्ड GPU एक्सेस प्रदान करती है।[^9] वर्चुअलाइजेशन केवल कंटेनरों के बजाय वर्चुअल मशीनों में शेयरिंग को सक्षम करता है, पारंपरिक एंटरप्राइज वर्चुअलाइजेशन इंफ्रास्ट्रक्चर को सपोर्ट करता है। vGPU को लाइसेंसिंग और ड्राइवर सपोर्ट की आवश्यकता होती है जिससे कंटेनर-नेटिव दृष्टिकोण बचते हैं।

GPU वर्चुअलाइजेशन और पूलिंग तकनीकें संसाधन उपयोग को बढ़ाने, लागत कम करने और मल्टी-टेनेंट मांगों को पूरा करने के प्रभावी साधन बन गई हैं।[^9] vGPU, MIG और time-slicing प्रत्येक आइसोलेशन आवश्यकताओं, हार्डवेयर क्षमताओं और इंफ्रास्ट्रक्चर आर्किटेक्चर के आधार पर अलग-अलग परिदृश्यों के अनुकूल हैं।

Kubernetes एकीकरण

Kubernetes GPU वर्कलोड ऑर्केस्ट्रेशन के लिए प्रमुख प्लेटफॉर्म बन गया है, जिसमें नेटिव GPU शेयरिंग सपोर्ट तेजी से परिपक्व हो रहा है।

NVIDIA GPU Operator

NVIDIA GPU Operator Kubernetes क्लस्टर्स में GPU ड्राइवर इंस्टॉलेशन, डिवाइस प्लगइन डिप्लॉयमेंट और मॉनिटरिंग को स्वचालित करता है।[^10] ऑपरेटर GPU लाइफसाइकल मैनेजमेंट को सरल बनाता है, प्रत्येक नोड पर मैन्युअल कॉन्फ़िगरेशन के बिना सुसंगत GPU उपलब्धता सुनिश्चित करता है।

GPU Operator के माध्यम से MIG कॉन्फ़िगरेशन डिक्लेरेटिव पार्टीशन मैनेजमेंट को सक्षम करता है। एडमिनिस्ट्रेटर वांछित MIG कॉन्फ़िगरेशन निर्दिष्ट करते हैं, और ऑपरेटर स्वचालित रूप से पार्टीशन बनाता और बनाए रखता है। ऑटोमेशन कॉन्फ़िगरेशन ड्रिफ्ट को रोकता है और क्लस्टर ऑपरेशंस को सरल बनाता है।

Device plugin कॉन्फ़िगरेशन

Kubernetes device plugins GPU संसाधनों को शेड्यूलर के सामने उजागर करते हैं। स्टैंडर्ड कॉन्फ़िगरेशन प्रत्येक GPU को एक डिस्क्रीट रिसोर्स के रूप में प्रस्तुत करता है। MIG-aware device plugins व्यक्तिगत MIG इंस्टेंस को शेड्यूल करने योग्य संसाधनों के रूप में उजागर करते हैं, विशिष्ट पार्टीशन पर pod प्लेसमेंट को सक्षम करते हैं।[^11]

स्ट्रैटेजी सिलेक्शन यह निर्धारित करता है कि device plugin MIG डिवाइसेज को कैसे प्रस्तुत करता है। सिंगल स्ट्रैटेजी पार्टीशनिंग की परवाह किए बिना प्रति GPU एक डिवाइस उजागर करती है। मिक्स्ड स्ट्रैटेजी सभी MIG इंस्टेंस को स्वतंत्र रूप से उजागर करती है, अधिकतम लचीलापन सक्षम करती है।[^7] प्रोडक्शन डिप्लॉयमेंट आमतौर पर अपनी संसाधन दक्षता के लिए मिक्स्ड स्ट्रैटेजी का उपयोग करते हैं।

Resource quotas और limits

Kubernetes ResourceQuotas प्रति namespace GPU खपत को सीमित करते हैं, टीमों के बीच उचित शेयरिंग को सक्षम करते हैं।[^12] संगठन टीम बजट, प्रोजेक्ट प्राथमिकताओं या कैपेसिटी प्लानिंग मॉडल के आधार पर कोटा निर्धारित करते हैं। कोटा एनफोर्समेंट किसी एक टीम को क्लस्टर GPU संसाधनों पर एकाधिकार करने से रोकता है।

LimitRanges प्रति pod डिफॉल्ट और अधिकतम GPU अनुरोध सेट करते हैं। डिफॉल्ट्स सुनिश्चित करते हैं कि स्पष्ट GPU अनुरोधों के बिना pods को अभी भी उचित संसाधन मिलें। मैक्सिमम व्यक्तिगत pods को अत्यधिक GPU आवंटन का अनुरोध करने से रोकते हैं जो अन्य वर्कलोड्स को शेड्यूल होने से रोकते हैं।

मेमोरी पूलिंग आर्किटेक्चर

सिंगल-GPU शेयरिंग से परे, मेमोरी पूलिंग कई GPUs और नोड्स में संसाधनों का विस्तार करती है।

Unified memory और NVLink

NVIDIA Unified Memory CPU और GPU मेमोरी में फैला एक सिंगल एड्रेस स्पेस प्रदान करता है।[^13] एप्लिकेशन डिवाइसेज के बीच ट्रांसफर को स्पष्ट रूप से मैनेज किए बिना मेमोरी एक्सेस करते हैं। रनटाइम एक्सेस पैटर्न के आधार पर डेटा मूवमेंट को स्वचालित रूप से हैंडल करता है।

NVLink इंटरकनेक्ट कई GPUs में हाई-बैंडविड्थ मेमोरी एक्सेस को सक्षम करते हैं। NVLink-कनेक्टेड GPUs में मेमोरी पूलिंग प्रभावी मेमोरी क्षमता को सिंगल-GPU सीमाओं से परे विस्तारित करती है। जो बड़े मॉडल सिंगल-GPU मेमोरी क्षमता से अधिक हैं, वे कई GPUs से पूल्ड मेमोरी का उपयोग करके निष्पादित हो सकते हैं।

CXL मेमोरी पूलिंग

Compute Express Link (CXL) PCIe फैब्रिक में मेमोरी पूलिंग को सक्षम करता है।[^14] CXL मेमोरी CPUs और एक्सेलेरेटर्स दोनों के लिए सुलभ अतिरिक्त मेमोरी टियर्स के रूप में दिखाई देती है। यह तकनीक GPU अपग्रेड के बिना मेमोरी क्षमता विस्तार को सक्षम करती है।

AI वर्कलोड्स के लिए CXL मेमोरी पूलिंग अभी भी उभर रही है लेकिन आशाजनक क्षमता विस्तार पथ प्रदान करती है। GPU इंफ्रास्ट्रक्चर की योजना बनाने वाले संगठनों को भविष्य के मेमोरी पूलिंग विकल्पों के लिए CXL संगतता पर विचार करना चाहिए।

सॉफ्टवेयर मेमोरी मैनेजमेंट

DeepSpeed और Megatron-LM जैसे फ्रेमवर्क offloading, activation checkpointing और memory-efficient attention सहित तकनीकों के माध्यम से सॉफ्टवेयर-आधारित मेमोरी ऑप्टिमाइजेशन लागू करते हैं।[^15] ये दृष्टिकोण मेमोरी आवश्यकताओं को कम करते हैं, दिए गए हार्डवेयर पर बड़े मॉडल या उपलब्ध मेमोरी की बेहतर शेयरिंग को सक्षम करते हैं।

vLLM और समान inference फ्रेमवर्क inference के दौरान मेमोरी उपयोग में सुधार के लिए PagedAttention और continuous batching लागू करते हैं।[^16] मेमोरी ऑप्टिमाइजेशन उसी GPU हार्डवेयर पर अधिक समवर्ती अनुरोधों को सेवा देने में सक्षम बनाते हैं, प्रभावी उपयोग में सुधार करते हैं।

मल्टी-टेनेंट विचार

मल्टी-टेनेंट GPU शेयरिंग सिंगल-टेनेंट रिसोर्स मैनेजमेंट से परे चुनौतियां पेश करती है।

आइसोलेशन आवश्यकताएं

अलग-अलग टेनेंट्स को अलग-अलग आइसोलेशन लेवल की आवश्यकता होती है। डेवलपमेंट वातावरण न्यूनतम आइसोलेशन के साथ साझा संसाधनों को सहन कर सकते हैं। प्रोडक्शन inference को मजबूत गारंटी की आवश्यकता होती है कि पड़ोसी वर्कलोड्स प्रदर्शन या विश्वसनीयता को प्रभावित नहीं कर सकते।

MIG मल्टी-टेनेंट प्रोडक्शन वर्कलोड्स के लिए उपयुक्त हार्डवेयर-समर्थित आइसोलेशन प्रदान करता है।[^1] मेमोरी आइसोलेशन एक टेनेंट को दूसरे के डेटा तक पहुंचने से रोकता है। कंप्यूट आइसोलेशन पड़ोसी गतिविधि की परवाह किए बिना समर्पित प्रोसेसिंग क्षमता सुनिश्चित करता है।

Quality of Service

मल्टी-टेनेंट क्लस्टर्स को विवाद के तहत उचित संसाधन आवंटन सुनिश्चित करने वाले QoS तंत्र की आवश्यकता होती है।[^17] QoS एनफोर्समेंट के बिना, आक्रामक वर्कलोड्स पड़ोसियों को GPU साइकिल से वंचित कर सकते हैं। Admission control और scheduling policies टेनेंट्स के बीच निष्पक्षता बनाए रखती हैं।

Priority classes विभिन्न सेवा स्तर आवश्यकताओं वाले वर्कलोड्स के बीच विभेदीकरण को सक्षम करती हैं। बैच ट्रेनिंग जॉब्स preemption को स्वीकार कर सकते हैं जबकि inference वर्कलोड्स को गारंटीड संसाधनों की आवश्यकता होती है। प्राथमिकता प्रणाली महत्वपूर्ण वर्कलोड्स की सुरक्षा करते हुए कुशल संसाधन उपयोग को सक्षम करती है।

Chargeback और accounting

मल्टी-टेनेंट क्लस्टर्स को टीमों या ग्राहकों के बीच लागत आवंटन के लिए उपयोग accounting की आवश्यकता होती है। GPU उपयोग मेट्रिक्स खपत-आधारित chargeback मॉडल को सक्षम करते हैं। accounting सुनिश्चित करता है कि टीमें अपनी वास्तविक संसाधन खपत के अनुपात में लागत वहन करें।

Metering granularity chargeback सटीकता को प्रभावित करती है। GPU-लेवल metering तब undercharge करती है जब time-slicing कई वर्कलोड्स को multiplex करती है। MIG-aware metering खपत को विशिष्ट इंस्टेंस के लिए attribute करती है, साझा GPUs के लिए सटीकता में सुधार करती है।

कार्यान्वयन मार्गदर्शन

GPU शेयरिंग लागू करने वाले संगठनों को परिचालन जटिलता के विरुद्ध उपयोग लाभ को संतुलित करने वाले संरचित दृष्टिकोण का पालन करना चाहिए।

मूल्यांकन और योजना

वर्कलोड characterization शेयरिंग अवसरों की पहचान करती है। मेमोरी-बाउंड वर्कलोड्स को उनकी आवश्यकताओं से मेल खाने वाली MIG पार्टीशनिंग से लाभ होता है। कंप्यूट-बाउंड वर्कलोड्स time-slicing के माध्यम से बेहतर उपयोग प्राप्त कर सकते हैं। विश्लेषण तकनीक चयन का मार्गदर्शन करता है।

उपयोग बेसलाइन माप सुधार क्षमता स्थापित करता है। उच्च बेसलाइन उपयोग वाले संगठन पर्याप्त निष्क्रिय क्षमता वाले संगठनों की तुलना में शेयरिंग से छोटे लाभ देखते हैं। माप शेयरिंग इंफ्रास्ट्रक्चर में निवेश को उचित ठहराता है।

क्रमिक रोलआउट

डेवलपमेंट वातावरण में शेयरिंग शुरू करें जहां आइसोलेशन आवश्यकताएं सबसे कम हैं। टीमें प्रोडक्शन वर्कलोड्स को जोखिम में डाले बिना शेयरिंग तंत्र से परिचित होती हैं। अनुभव प्रोडक्शन डिप्लॉयमेंट निर्णयों को सूचित करता है।

अगले बैच ट्रेनिंग वर्कलोड्स में विस्तार करें। ट्रेनिंग जॉब्स आमतौर पर लेटेंसी-संवेदनशील inference की तुलना में परिवर्तनशील प्रदर्शन को बेहतर सहन करती हैं। बैच वर्कलोड विस्तार परिचालन विश्वास बनाता है।

Inference शेयरिंग को अंत में deploy करें, लेटेंसी मॉनिटरिंग पर सावधानीपूर्वक ध्यान देते हुए। Inference वर्कलोड्स की प्रदर्शन आवश्यकताएं सबसे सख्त होती हैं। व्यापक डिप्लॉयमेंट से पहले प्रोडक्शन वैलिडेशन को पुष्टि करनी चाहिए कि शेयरिंग लेटेंसी SLAs का उल्लंघन नहीं करती।

पेशेवर सहायता

GPU शेयरिंग कार्यान्वयन के लिए Kubernetes, NVIDIA सॉफ्टवेयर और वर्कलोड ऑप्टिमाइजेशन में फैली विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है। अधिकांश संगठन पेशेवर सहायता से लाभान्वित होते हैं जो डिप्लॉयमेंट को तेज करती है और आम नुकसानों से बचाती है।

Introl के 550 फील्ड इंजीनियर GPU शेयरिंग और रिसोर्स पूलिंग इंफ्रास्ट्रक्चर लागू करने वाले संगठनों का समर्थन करते हैं।[^18] कंपनी ने 9,594% तीन-वर्षीय विकास के साथ 2025 Inc. 5000 में #14 रैंक किया, जो पेशेवर इंफ्रास्ट्रक्चर सेवाओं की मांग को दर्शाता है।[^19]

257 वैश्विक स्थानों में मल्टी-टेनेंट क्लस्टर्स को भूगोल की परवाह किए बिना सुसंगत शेयरिंग प्रथाओं की आवश्यकता होती है।[^20] Introl manag

[अनुवाद के लिए सामग्री छोटी की गई]