GPU Memory Pooling dan Sharing: Memaksimalkan Utilisasi di Cluster Multi-Tenant

Diperbarui 11 Desember 2025

Update Desember 2025: Lebih dari 75% organisasi melaporkan utilisasi GPU di bawah 70% pada beban puncak. GPT-4 dilatih pada 25.000 A100 dengan utilisasi rata-rata hanya 32-36%. NVIDIA MIG memungkinkan hingga 7 instance terisolasi per A100/H100. Time-slicing memberikan penghematan biaya hingga 90% dengan menjalankan 10 job inference pada satu GPU. MIG menyediakan isolasi memori tingkat hardware untuk keamanan multi-tenant.

Teknologi NVIDIA Multi-Instance GPU (MIG) mempartisi satu GPU A100 atau H100 menjadi hingga tujuh instance terisolasi, masing-masing dengan dedicated high-bandwidth memory, cache, dan compute core.[^1] Kemampuan ini mengubah akselerator mahal dari sumber daya monolitik menjadi pool fleksibel yang melayani berbagai workload secara bersamaan. Pertimbangkan skenario umum: tim ML menjalankan 10 job inference, masing-masing hanya membutuhkan sebagian kecil dari GPU A100 yang powerful. Tanpa sharing yang efisien, mereka mungkin menyediakan 10 GPU A100 terpisah, yang menyebabkan pengeluaran berlebihan secara masif. GPU time-slicing dapat menjalankan 10 job ini pada satu GPU A100, memberikan penghematan biaya hingga 90% pada infrastruktur GPU.[^2]

Meskipun investasi GPU belum pernah sebesar ini, sebagian besar perusahaan gagal menggunakannya secara efektif. Menurut laporan State of AI Infrastructure at Scale 2024, lebih dari 75% organisasi melaporkan utilisasi GPU di bawah 70% pada beban puncak, yang berarti mayoritas salah satu sumber daya perusahaan paling berharga dibiarkan menganggur.[^3] Ketika GPT-4 dilatih pada 25.000 A100, utilisasi rata-rata hanya berkisar 32-36%, dan audit akademis melaporkan penggunaan GPU berfluktuasi dari 20% hingga 80%.[^4] Teknologi memory pooling dan sharing mengatasi kesenjangan utilisasi ini dengan memungkinkan berbagai workload berbagi sumber daya GPU secara efisien.

Memahami strategi GPU sharing

GPU sharing mencakup berbagai teknologi dengan tradeoff yang berbeda antara isolasi, overhead, dan fleksibilitas.

Multi-Instance GPU (MIG)

MIG menyediakan partisi yang didukung hardware, menciptakan instance GPU terisolasi dengan sumber daya yang dijamin.[^5] Setiap partisi menerima kapasitas memori dan komputasi dedicated yang tidak dapat diakses oleh partisi lain. Isolasi ini memastikan quality of service (QoS) sambil memperluas sumber daya accelerated computing ke semua pengguna.

GPU NVIDIA A100 berisi 7 compute slice dan 8 memory slice yang dialokasikan oleh partisi MIG.[^6] Proses partisi menentukan cara membagi sumber daya ini di antara instance. Konfigurasi umum mencakup 7 instance 1g.5gb (1 compute slice, 5GB memori) atau instance lebih besar dengan jumlah lebih sedikit untuk workload yang intensif memori.

Strategi mixed MIG memberikan fleksibilitas dan efisiensi terbesar dalam partisi sumber daya. Administrator cluster dapat memanfaatkan setiap compute dan memory slice untuk menyesuaikan kebutuhan workload aktual.[^7] Strategi mixed mewakili use case MIG paling populer di lingkungan produksi di mana kebutuhan workload bervariasi.

Time-slicing

Time-slicing berbagi GPU di antara berbagai proses dengan beralih cepat di antara mereka, mirip dengan cara CPU berbagi waktu antar proses.[^8] Setiap proses merasakan akses GPU eksklusif padahal sebenarnya berbagi siklus dengan workload lain. Pendekatan ini bekerja pada generasi GPU yang lebih lama yang tidak mendukung MIG.

Time-slicing menukar isolasi memori dan fault dengan kemampuan sharing yang lebih luas.[^8] Error memori atau crash dalam satu proses time-sliced dapat memengaruhi proses lain yang berbagi GPU yang sama. Isolasi yang berkurang lebih cocok untuk lingkungan development dan workload non-kritis daripada serving inference produksi.

Organisasi dapat menggabungkan MIG dan time-slicing, menerapkan time-slicing dalam partisi MIG untuk sharing yang lebih granular.[^8] Kombinasi ini memungkinkan skenario di mana MIG menyediakan isolasi antar tenant sementara time-slicing memaksimalkan utilisasi dalam partisi masing-masing tenant.

Virtual GPU (vGPU)

Teknologi vGPU menyediakan akses GPU tervirtualisasi dengan isolasi yang diterapkan software.[^9] Virtualisasi memungkinkan sharing di seluruh virtual machine, bukan hanya container, mendukung infrastruktur virtualisasi enterprise tradisional. vGPU memerlukan lisensi dan dukungan driver yang tidak diperlukan pendekatan container-native.

Teknologi virtualisasi dan pooling GPU telah menjadi cara efektif untuk meningkatkan utilisasi sumber daya, mengurangi biaya, dan memenuhi kebutuhan multi-tenant.[^9] vGPU, MIG, dan time-slicing masing-masing cocok untuk skenario berbeda berdasarkan persyaratan isolasi, kemampuan hardware, dan arsitektur infrastruktur.

Integrasi Kubernetes

Kubernetes telah menjadi platform dominan untuk orkestrasi workload GPU, dengan dukungan native GPU sharing yang berkembang pesat.

NVIDIA GPU Operator

NVIDIA GPU Operator mengotomatisasi instalasi driver GPU, deployment device plugin, dan monitoring di seluruh cluster Kubernetes.[^10] Operator menyederhanakan manajemen lifecycle GPU, memastikan ketersediaan GPU yang konsisten tanpa konfigurasi manual di setiap node.

Konfigurasi MIG melalui GPU Operator memungkinkan manajemen partisi secara deklaratif. Administrator menentukan konfigurasi MIG yang diinginkan, dan operator membuat serta memelihara partisi secara otomatis. Otomatisasi ini mencegah configuration drift dan menyederhanakan operasi cluster.

Konfigurasi device plugin

Device plugin Kubernetes mengekspos sumber daya GPU ke scheduler. Konfigurasi standar menyajikan setiap GPU sebagai sumber daya diskret. Device plugin yang aware MIG mengekspos instance MIG individual sebagai sumber daya yang dapat dijadwalkan, memungkinkan penempatan pod pada partisi tertentu.[^11]

Pemilihan strategi menentukan bagaimana device plugin menyajikan device MIG. Strategi single mengekspos satu device per GPU tanpa memandang partisi. Strategi mixed mengekspos semua instance MIG secara independen, memungkinkan fleksibilitas maksimum.[^7] Deployment produksi biasanya menggunakan strategi mixed untuk efisiensi sumber dayanya.

Resource quota dan limit

ResourceQuota Kubernetes membatasi konsumsi GPU per namespace, memungkinkan sharing yang adil antar tim.[^12] Organisasi menetapkan quota berdasarkan anggaran tim, prioritas proyek, atau model perencanaan kapasitas. Penegakan quota mencegah satu tim memonopoli sumber daya GPU cluster.

LimitRange menetapkan default dan maksimum request GPU per pod. Default memastikan pod tanpa request GPU eksplisit tetap menerima sumber daya yang sesuai. Maksimum mencegah pod individual meminta alokasi GPU berlebihan yang menghalangi workload lain untuk dijadwalkan.

Arsitektur memory pooling

Di luar sharing GPU tunggal, memory pooling memperluas sumber daya ke berbagai GPU dan node.

Unified memory dan NVLink

NVIDIA Unified Memory menyediakan address space tunggal yang mencakup memori CPU dan GPU.[^13] Aplikasi mengakses memori tanpa secara eksplisit mengelola transfer antar device. Runtime menangani perpindahan data secara otomatis berdasarkan pola akses.

Interkoneksi NVLink memungkinkan akses memori high-bandwidth di berbagai GPU. Memory pooling di seluruh GPU yang terhubung NVLink memperluas kapasitas memori efektif melampaui batas GPU tunggal. Model besar yang melebihi kapasitas memori GPU tunggal dapat dieksekusi menggunakan pooled memory dari berbagai GPU.

CXL memory pooling

Compute Express Link (CXL) memungkinkan memory pooling di seluruh fabric PCIe.[^14] Memori CXL muncul sebagai tier memori tambahan yang dapat diakses oleh CPU dan akselerator. Teknologi ini memungkinkan ekspansi kapasitas memori tanpa upgrade GPU.

CXL memory pooling untuk workload AI masih dalam tahap awal tetapi menawarkan jalur ekspansi kapasitas yang menjanjikan. Organisasi yang merencanakan infrastruktur GPU harus mempertimbangkan kompatibilitas CXL untuk opsi memory pooling di masa depan.

Manajemen memori software

Framework seperti DeepSpeed dan Megatron-LM mengimplementasikan optimisasi memori berbasis software melalui teknik termasuk offloading, activation checkpointing, dan memory-efficient attention.[^15] Pendekatan ini mengurangi kebutuhan memori, memungkinkan model yang lebih besar pada hardware tertentu atau sharing memori yang tersedia dengan lebih baik.

vLLM dan framework inference serupa mengimplementasikan PagedAttention dan continuous batching untuk meningkatkan utilisasi memori selama inference.[^16] Optimisasi memori memungkinkan serving lebih banyak request bersamaan pada hardware GPU yang sama, meningkatkan utilisasi efektif.

Pertimbangan multi-tenant

GPU sharing multi-tenant memperkenalkan tantangan di luar manajemen sumber daya single-tenant.

Persyaratan isolasi

Tenant yang berbeda memerlukan tingkat isolasi yang bervariasi. Lingkungan development mungkin mentoleransi sumber daya bersama dengan isolasi minimal. Inference produksi memerlukan jaminan yang lebih kuat bahwa workload neighbor tidak dapat memengaruhi performa atau keandalan.

MIG menyediakan isolasi yang didukung hardware yang cocok untuk workload produksi multi-tenant.[^1] Isolasi memori mencegah satu tenant mengakses data tenant lain. Isolasi komputasi memastikan kapasitas pemrosesan dedicated tanpa memandang aktivitas neighbor.

Quality of service

Cluster multi-tenant memerlukan mekanisme QoS untuk memastikan alokasi sumber daya yang adil saat terjadi contention.[^17] Tanpa penegakan QoS, workload agresif dapat membuat neighbor kelaparan siklus GPU. Admission control dan kebijakan scheduling menjaga keadilan antar tenant.

Priority class memungkinkan diferensiasi antara workload dengan persyaratan service level yang berbeda. Job batch training mungkin menerima preemption sementara workload inference memerlukan sumber daya yang dijamin. Sistem prioritas memungkinkan penggunaan sumber daya yang efisien sambil melindungi workload kritis.

Chargeback dan accounting

Cluster multi-tenant memerlukan usage accounting untuk alokasi biaya antar tim atau pelanggan. Metrik utilisasi GPU memungkinkan model chargeback berbasis konsumsi. Accounting memastikan tim menanggung biaya proporsional dengan konsumsi sumber daya aktual mereka.

Granularitas metering memengaruhi akurasi chargeback. Metering tingkat GPU undercharge ketika time-slicing multiplexing banyak workload. Metering yang aware MIG mengatribusikan konsumsi ke instance tertentu, meningkatkan akurasi untuk GPU bersama.

Panduan implementasi

Organisasi yang mengimplementasikan GPU sharing harus mengikuti pendekatan terstruktur yang menyeimbangkan keuntungan utilisasi dengan kompleksitas operasional.

Assessment dan perencanaan

Karakterisasi workload mengidentifikasi peluang sharing. Workload yang memory-bound mendapat manfaat dari partisi MIG yang sesuai dengan kebutuhan mereka. Workload yang compute-bound mungkin mencapai utilisasi lebih baik melalui time-slicing. Analisis ini memandu pemilihan teknologi.

Pengukuran baseline utilisasi menetapkan potensi peningkatan. Organisasi dengan baseline utilisasi tinggi melihat keuntungan lebih kecil dari sharing dibandingkan mereka dengan kapasitas idle substansial. Pengukuran ini membenarkan investasi dalam infrastruktur sharing.

Rollout bertahap

Mulai sharing di lingkungan development di mana persyaratan isolasi paling rendah. Tim memperoleh keakraban dengan mekanisme sharing tanpa mempertaruhkan workload produksi. Pengalaman ini menginformasikan keputusan deployment produksi.

Perluas ke workload batch training selanjutnya. Job training biasanya mentoleransi performa variabel lebih baik daripada inference yang sensitif latensi. Ekspansi workload batch membangun kepercayaan operasional.

Deploy inference sharing terakhir, dengan perhatian cermat pada monitoring latensi. Workload inference memiliki persyaratan performa paling ketat. Validasi produksi harus mengonfirmasi sharing tidak melanggar SLA latensi sebelum deployment luas.

Dukungan profesional

Implementasi GPU sharing memerlukan keahlian yang mencakup Kubernetes, software NVIDIA, dan optimisasi workload. Sebagian besar organisasi mendapat manfaat dari dukungan profesional yang mempercepat deployment dan menghindari kesalahan umum.

550 field engineer Introl mendukung organisasi yang mengimplementasikan infrastruktur GPU sharing dan resource pooling.[^18] Perusahaan ini menempati peringkat #14 di Inc. 5000 2025 dengan pertumbuhan tiga tahun 9.594%, mencerminkan permintaan layanan infrastruktur profesional.[^19]

Cluster multi-tenant di 257 lokasi global memerlukan praktik sharing yang konsisten tanpa memandang geografi.[^20] Introl mengelola

[Konten dipotong untuk terjemahan]