GPU-geheugen pooling en delen: Maximalisatie van benutting in multi-tenant clusters

Bijgewerkt 11 december 2025

December 2025 Update: Meer dan 75% van de organisaties rapporteert GPU-benutting onder de 70% bij piekbelasting. GPT-4 werd getraind op 25.000 A100's met slechts 32-36% gemiddelde benutting. NVIDIA MIG maakt tot 7 geïsoleerde instanties per A100/H100 mogelijk. Time-slicing levert tot 90% kostenbesparing door 10 inference-taken op één GPU te draaien. MIG biedt hardware-niveau geheugen-isolatie voor multi-tenant beveiliging.

NVIDIA Multi-Instance GPU (MIG)-technologie verdeelt een enkele A100 of H100 GPU in maximaal zeven geïsoleerde instanties, elk met dedicated high-bandwidth geheugen, cache en rekenkernen.[^1] Deze mogelijkheid transformeert dure accelerators van monolithische resources naar flexibele pools die meerdere workloads gelijktijdig bedienen. Neem een veelvoorkomend scenario: een ML-team dat 10 inference-taken draait, waarbij elk slechts een fractie van een krachtige A100 GPU nodig heeft. Zonder efficiënt delen zouden ze mogelijk 10 afzonderlijke A100 GPU's provisioneren, wat leidt tot enorme overschrijdingen. GPU time-slicing kan deze 10 taken op één A100 GPU draaien, wat tot 90% kostenbesparing op GPU-infrastructuur oplevert.[^2]

Ondanks ongekende investeringen in GPU's slagen de meeste bedrijven er niet in deze effectief te gebruiken. Volgens het State of AI Infrastructure at Scale 2024-rapport meldt meer dan 75% van de organisaties GPU-benutting onder de 70% bij piekbelasting, wat betekent dat het merendeel van een van de meest waardevolle bedrijfsmiddelen onbenut blijft.[^3] Toen GPT-4 werd getraind op 25.000 A100's, schommelde de gemiddelde benutting rond slechts 32-36%, en academische audits rapporteren GPU-gebruik variërend van 20% tot 80%.[^4] Memory pooling en deeltechnologieën pakken het benuttingsgat aan door meerdere workloads in staat te stellen GPU-resources efficiënt te delen.

GPU-deelstrategieën begrijpen

GPU-delen omvat meerdere technologieën met verschillende afwegingen tussen isolatie, overhead en flexibiliteit.

Multi-Instance GPU (MIG)

MIG biedt hardware-ondersteunde partitionering die geïsoleerde GPU-instanties creëert met gegarandeerde resources.[^5] Elke partitie ontvangt dedicated geheugen en rekencapaciteit waar andere partities geen toegang toe hebben. De isolatie zorgt voor quality of service (QoS) terwijl versnelde computing resources worden uitgebreid naar alle gebruikers.

Een NVIDIA A100 GPU bevat 7 compute slices en 8 memory slices die MIG-partities toewijzen.[^6] Het partitioneringsproces bepaalt hoe deze resources over instanties worden verdeeld. Veelvoorkomende configuraties zijn onder andere 7 instanties van 1g.5gb (1 compute slice, 5GB geheugen) of minder grotere instanties voor geheugenintensieve workloads.

De MIG mixed strategy biedt de grootste flexibiliteit en efficiëntie in resource-partitionering. Clusterbeheerders kunnen elke compute en memory slice benutten om aan de werkelijke workload-eisen te voldoen.[^7] De mixed strategy vertegenwoordigt het populairste MIG-gebruiksscenario in productieomgevingen waar workloads variëren in resource-behoeften.

Time-slicing

Time-slicing deelt een GPU tussen meerdere processen door snel tussen hen te schakelen, vergelijkbaar met hoe CPU's tijd delen over processen.[^8] Elk proces ervaart exclusieve GPU-toegang terwijl het in werkelijkheid cycli deelt met andere workloads. De aanpak werkt op oudere GPU-generaties die geen MIG-ondersteuning hebben.

Time-slicing ruilt geheugen- en fout-isolatie in voor bredere deelmogelijkheden.[^8] Een geheugenfout of crash in één time-sliced proces kan anderen beïnvloeden die dezelfde GPU delen. De verminderde isolatie is beter geschikt voor ontwikkelomgevingen en niet-kritieke workloads dan voor productie inference serving.

Organisaties kunnen MIG en time-slicing combineren, waarbij time-slicing binnen MIG-partities wordt toegepast voor nog fijnmaziger delen.[^8] De combinatie maakt scenario's mogelijk waarbij MIG isolatie biedt tussen tenants terwijl time-slicing de benutting binnen de partitie van elke tenant maximaliseert.

Virtual GPU (vGPU)

vGPU-technologie biedt gevirtualiseerde GPU-toegang met software-afgedwongen isolatie.[^9] De virtualisatie maakt delen mogelijk over virtuele machines in plaats van alleen containers, wat traditionele enterprise virtualisatie-infrastructuur ondersteunt. vGPU vereist licenties en driver-ondersteuning die container-native benaderingen vermijden.

GPU-virtualisatie en pooling-technologieën zijn effectieve middelen geworden om resource-benutting te verbeteren, kosten te verlagen en aan multi-tenant eisen te voldoen.[^9] vGPU, MIG en time-slicing zijn elk geschikt voor verschillende scenario's op basis van isolatie-eisen, hardware-mogelijkheden en infrastructuur-architectuur.

Kubernetes-integratie

Kubernetes is het dominante platform geworden voor GPU-workload orchestratie, met native GPU-deelondersteuning die snel volwassen wordt.

NVIDIA GPU Operator

De NVIDIA GPU Operator automatiseert GPU-driver installatie, device plugin deployment en monitoring over Kubernetes-clusters.[^10] De operator vereenvoudigt GPU-lifecycle management en zorgt voor consistente GPU-beschikbaarheid zonder handmatige configuratie op elke node.

MIG-configuratie via de GPU Operator maakt declaratief partitie-management mogelijk. Beheerders specificeren gewenste MIG-configuraties en de operator creëert en onderhoudt partities automatisch. De automatisering voorkomt configuratie-drift en vereenvoudigt clusteroperaties.

Device plugin configuratie

Kubernetes device plugins stellen GPU-resources beschikbaar aan de scheduler. Standaardconfiguratie presenteert elke GPU als een discrete resource. MIG-aware device plugins stellen individuele MIG-instanties beschikbaar als schedulable resources, wat pod-plaatsing op specifieke partities mogelijk maakt.[^11]

Strategie-selectie bepaalt hoe de device plugin MIG-apparaten presenteert. Single strategy stelt één apparaat per GPU beschikbaar ongeacht partitionering. Mixed strategy stelt alle MIG-instanties onafhankelijk beschikbaar, wat maximale flexibiliteit biedt.[^7] Productie-deployments gebruiken doorgaans mixed strategy vanwege de resource-efficiëntie.

Resource quota's en limieten

Kubernetes ResourceQuotas beperken GPU-verbruik per namespace, wat eerlijk delen tussen teams mogelijk maakt.[^12] Organisaties stellen quota's in op basis van teambudgetten, projectprioriteiten of capaciteitsplanningsmodellen. De quota-afdwinging voorkomt dat één team cluster GPU-resources monopoliseert.

LimitRanges stellen standaard en maximum GPU-requests per pod in. De standaarden zorgen ervoor dat pods zonder expliciete GPU-requests nog steeds passende resources ontvangen. Maxima voorkomen dat individuele pods buitensporige GPU-toewijzingen aanvragen die andere workloads beletten te schedulen.

Memory pooling architecturen

Naast single-GPU delen, breidt memory pooling resources uit over meerdere GPU's en nodes.

Unified memory en NVLink

NVIDIA Unified Memory biedt een enkele adresruimte die CPU- en GPU-geheugen overspant.[^13] Applicaties benaderen geheugen zonder expliciet transfers tussen apparaten te beheren. De runtime handelt dataverplaatsing automatisch af op basis van toegangspatronen.

NVLink-interconnects maken high-bandwidth geheugentoegang over meerdere GPU's mogelijk. Memory pooling over NVLink-verbonden GPU's breidt effectieve geheugencapaciteit uit voorbij single-GPU limieten. Grote modellen die single-GPU geheugencapaciteit overschrijden kunnen worden uitgevoerd met gepooled geheugen van meerdere GPU's.

CXL memory pooling

Compute Express Link (CXL) maakt memory pooling mogelijk over de PCIe-fabric.[^14] CXL-geheugen verschijnt als extra geheugenlagen toegankelijk voor zowel CPU's als accelerators. De technologie maakt geheugencapaciteitsuitbreiding mogelijk zonder GPU-upgrades.

CXL memory pooling voor AI-workloads blijft opkomend maar biedt veelbelovende capaciteitsuitbreidingspaden. Organisaties die GPU-infrastructuur plannen moeten CXL-compatibiliteit overwegen voor toekomstige memory pooling opties.

Software memory management

Frameworks zoals DeepSpeed en Megatron-LM implementeren software-gebaseerde geheugenoptimalisatie via technieken waaronder offloading, activation checkpointing en memory-efficient attention.[^15] Deze benaderingen verminderen geheugen-eisen, waardoor grotere modellen op gegeven hardware mogelijk worden of beter delen van beschikbaar geheugen.

vLLM en vergelijkbare inference frameworks implementeren PagedAttention en continuous batching om geheugenbenutting tijdens inference te verbeteren.[^16] De geheugenoptimalisaties maken het mogelijk meer gelijktijdige requests te bedienen op dezelfde GPU-hardware, wat effectieve benutting verbetert.

Multi-tenant overwegingen

Multi-tenant GPU-delen introduceert uitdagingen die verder gaan dan single-tenant resource management.

Isolatie-eisen

Verschillende tenants vereisen variërende isolatieniveaus. Ontwikkelomgevingen kunnen gedeelde resources met minimale isolatie tolereren. Productie inference vereist sterkere garanties dat buur-workloads de prestaties of betrouwbaarheid niet kunnen beïnvloeden.

MIG biedt hardware-ondersteunde isolatie geschikt voor multi-tenant productie-workloads.[^1] Geheugen-isolatie voorkomt dat de ene tenant toegang heeft tot de data van een andere. Compute-isolatie zorgt voor dedicated verwerkingscapaciteit ongeacht buur-activiteit.

Quality of service

Multi-tenant clusters vereisen QoS-mechanismen die eerlijke resource-toewijzing onder contentie garanderen.[^17] Zonder QoS-afdwinging kunnen agressieve workloads buren uithongeren van GPU-cycli. Admission control en scheduling policies handhaven eerlijkheid over tenants.

Prioriteitsklassen maken differentiatie mogelijk tussen workloads met verschillende service level-eisen. Batch training jobs kunnen preemption accepteren terwijl inference workloads gegarandeerde resources vereisen. Het prioriteitssysteem maakt efficiënt resource-gebruik mogelijk terwijl kritieke workloads worden beschermd.

Chargeback en accounting

Multi-tenant clusters hebben usage accounting nodig voor kostentoewijzing over teams of klanten. GPU-benuttingsmetrics maken op verbruik gebaseerde chargeback-modellen mogelijk. De accounting zorgt ervoor dat teams kosten dragen evenredig aan hun werkelijke resource-verbruik.

Metering-granulariteit beïnvloedt chargeback-nauwkeurigheid. GPU-niveau metering onderschat kosten wanneer time-slicing veel workloads multiplext. MIG-aware metering schrijft verbruik toe aan specifieke instanties, wat nauwkeurigheid verbetert voor gedeelde GPU's.

Implementatie-richtlijnen

Organisaties die GPU-delen implementeren moeten gestructureerde benaderingen volgen die benuttingswinst afwegen tegen operationele complexiteit.

Assessment en planning

Workload-karakterisering identificeert deelmogelijkheden. Geheugen-gebonden workloads profiteren van MIG-partitionering die aansluit bij hun eisen. Compute-gebonden workloads kunnen betere benutting bereiken via time-slicing. De analyse stuurt technologie-selectie.

Benuttingsbaseline-meting stelt verbeteringspotentieel vast. Organisaties met hoge baseline-benutting zien kleinere winsten van delen dan die met substantiële onbenutte capaciteit. De meting rechtvaardigt investering in deel-infrastructuur.

Geleidelijke uitrol

Begin met delen in ontwikkelomgevingen waar isolatie-eisen het laagst zijn. Teams worden vertrouwd met deel-mechanismen zonder productie-workloads te riskeren. De ervaring informeert productie-deployment beslissingen.

Breid daarna uit naar batch training workloads. Training jobs tolereren doorgaans variabele prestaties beter dan latency-gevoelige inference. De batch workload uitbreiding bouwt operationeel vertrouwen op.

Deploy inference delen als laatste, met zorgvuldige aandacht voor latency-monitoring. Inference workloads hebben de strengste prestatie-eisen. Productievalidatie moet bevestigen dat delen geen latency SLA's schendt vóór brede deployment.

Professionele ondersteuning

GPU-deel implementatie vereist expertise die Kubernetes, NVIDIA-software en workload-optimalisatie overspant. De meeste organisaties profiteren van professionele ondersteuning die deployment versnelt en veelvoorkomende valkuilen vermijdt.

Introls 550 field engineers ondersteunen organisaties bij het implementeren van GPU-deel en resource pooling infrastructuur.[^18] Het bedrijf stond op #14 in de 2025 Inc. 5000 met 9.594% driejarige groei, wat de vraag naar professionele infrastructuurdiensten weerspiegelt.[^19]

Multi-tenant clusters over 257 wereldwijde locaties vereisen consistente deel-praktijken ongeacht geografie.[^20] Introl manag

[Inhoud afgekapt voor vertaling]