Pooling e Compartilhamento de Memória GPU: Maximizando a Utilização em Clusters Multi-Tenant
Atualizado em 11 de dezembro de 2025
Atualização de Dezembro de 2025: Mais de 75% das organizações relatam utilização de GPU abaixo de 70% em carga de pico. O GPT-4 foi treinado em 25.000 A100s com apenas 32-36% de utilização média. O NVIDIA MIG permite até 7 instâncias isoladas por A100/H100. O time-slicing oferece até 90% de economia de custos executando 10 jobs de inferência em uma única GPU. O MIG fornece isolamento de memória em nível de hardware para segurança multi-tenant.
A tecnologia NVIDIA Multi-Instance GPU (MIG) particiona uma única GPU A100 ou H100 em até sete instâncias isoladas, cada uma com memória de alta largura de banda dedicada, cache e núcleos de computação.[^1] A capacidade transforma aceleradores caros de recursos monolíticos em pools flexíveis que atendem múltiplas cargas de trabalho simultaneamente. Considere um cenário comum: uma equipe de ML executando 10 jobs de inferência, cada um exigindo apenas uma fração de uma poderosa GPU A100. Sem compartilhamento eficiente, eles podem provisionar 10 GPUs A100 separadas, levando a gastos massivos. O time-slicing de GPU pode executar esses 10 jobs em uma única GPU A100, entregando até 90% de economia de custos em infraestrutura GPU.[^2]
Apesar dos investimentos sem precedentes em GPUs, a maioria das empresas não consegue usá-las de forma eficaz. De acordo com o relatório State of AI Infrastructure at Scale 2024, mais de 75% das organizações relatam utilização de GPU abaixo de 70% em carga de pico, o que significa que a maioria de um dos recursos corporativos mais valiosos fica ociosa.[^3] Quando o GPT-4 foi treinado em 25.000 A100s, a utilização média ficou em apenas 32-36%, e auditorias acadêmicas relatam uso de GPU variando de 20% a 80%.[^4] Tecnologias de pooling e compartilhamento de memória abordam a lacuna de utilização permitindo que múltiplas cargas de trabalho compartilhem recursos GPU de forma eficiente.
Entendendo estratégias de compartilhamento de GPU
O compartilhamento de GPU engloba múltiplas tecnologias com diferentes trade-offs entre isolamento, overhead e flexibilidade.
Multi-Instance GPU (MIG)
O MIG fornece particionamento baseado em hardware criando instâncias GPU isoladas com recursos garantidos.[^5] Cada partição recebe memória dedicada e capacidade de computação que outras partições não podem acessar. O isolamento garante qualidade de serviço (QoS) enquanto estende recursos de computação acelerada para todos os usuários.
Uma GPU NVIDIA A100 contém 7 slices de computação e 8 slices de memória que as partições MIG alocam.[^6] O processo de particionamento determina como dividir esses recursos entre as instâncias. Configurações comuns incluem 7 instâncias de 1g.5gb (1 slice de computação, 5GB de memória) ou menos instâncias maiores para cargas de trabalho intensivas em memória.
A estratégia mista do MIG fornece a maior flexibilidade e eficiência no particionamento de recursos. Administradores de cluster podem aproveitar cada slice de computação e memória para corresponder aos requisitos reais das cargas de trabalho.[^7] A estratégia mista representa o caso de uso MIG mais popular em ambientes de produção onde as cargas de trabalho variam em necessidades de recursos.
Time-slicing
O time-slicing compartilha uma GPU entre múltiplos processos alternando rapidamente entre eles, similar a como CPUs compartilham tempo entre processos.[^8] Cada processo percebe acesso exclusivo à GPU enquanto na verdade compartilha ciclos com outras cargas de trabalho. A abordagem funciona em gerações mais antigas de GPU que não possuem suporte a MIG.
O time-slicing troca isolamento de memória e falhas por capacidade de compartilhamento mais ampla.[^8] Um erro de memória ou crash em um processo time-sliced pode afetar outros compartilhando a mesma GPU. O isolamento reduzido se adequa melhor a ambientes de desenvolvimento e cargas de trabalho não críticas do que ao serving de inferência em produção.
Organizações podem combinar MIG e time-slicing, aplicando time-slicing dentro de partições MIG para compartilhamento ainda mais granular.[^8] A combinação permite cenários onde o MIG fornece isolamento entre tenants enquanto o time-slicing maximiza a utilização dentro da partição de cada tenant.
Virtual GPU (vGPU)
A tecnologia vGPU fornece acesso virtualizado à GPU com isolamento imposto por software.[^9] A virtualização permite compartilhamento entre máquinas virtuais em vez de apenas containers, suportando infraestrutura de virtualização empresarial tradicional. O vGPU requer licenciamento e suporte de driver que abordagens nativas de container evitam.
Tecnologias de virtualização e pooling de GPU tornaram-se meios eficazes para melhorar a utilização de recursos, reduzir custos e atender demandas multi-tenant.[^9] vGPU, MIG e time-slicing cada um se adequa a diferentes cenários baseados em requisitos de isolamento, capacidades de hardware e arquitetura de infraestrutura.
Integração com Kubernetes
O Kubernetes tornou-se a plataforma dominante para orquestração de cargas de trabalho GPU, com suporte nativo a compartilhamento de GPU amadurecendo rapidamente.
NVIDIA GPU Operator
O NVIDIA GPU Operator automatiza a instalação de drivers GPU, implantação de device plugin e monitoramento em clusters Kubernetes.[^10] O operator simplifica o gerenciamento do ciclo de vida de GPU, garantindo disponibilidade consistente de GPU sem configuração manual em cada nó.
A configuração MIG através do GPU Operator permite gerenciamento declarativo de partições. Administradores especificam as configurações MIG desejadas, e o operator cria e mantém partições automaticamente. A automação previne drift de configuração e simplifica operações do cluster.
Configuração de device plugin
Device plugins do Kubernetes expõem recursos GPU para o scheduler. A configuração padrão apresenta cada GPU como um recurso discreto. Device plugins com suporte a MIG expõem instâncias MIG individuais como recursos agendáveis, permitindo posicionamento de pods em partições específicas.[^11]
A seleção de estratégia determina como o device plugin apresenta dispositivos MIG. A estratégia single expõe um dispositivo por GPU independentemente do particionamento. A estratégia mixed expõe todas as instâncias MIG independentemente, permitindo máxima flexibilidade.[^7] Implantações em produção tipicamente usam a estratégia mixed por sua eficiência de recursos.
Resource quotas e limits
ResourceQuotas do Kubernetes limitam o consumo de GPU por namespace, permitindo compartilhamento justo entre equipes.[^12] Organizações definem quotas baseadas em orçamentos de equipe, prioridades de projeto ou modelos de planejamento de capacidade. A aplicação de quotas previne que qualquer equipe monopolize os recursos GPU do cluster.
LimitRanges definem requests padrão e máximos de GPU por pod. Os padrões garantem que pods sem requests explícitos de GPU ainda recebam recursos apropriados. Máximos previnem que pods individuais solicitem alocações excessivas de GPU que impeçam outras cargas de trabalho de serem agendadas.
Arquiteturas de pooling de memória
Além do compartilhamento de GPU única, o pooling de memória estende recursos através de múltiplas GPUs e nós.
Unified memory e NVLink
A NVIDIA Unified Memory fornece um único espaço de endereços abrangendo memória CPU e GPU.[^13] Aplicações acessam memória sem gerenciar explicitamente transferências entre dispositivos. O runtime lida com movimentação de dados automaticamente baseado em padrões de acesso.
Interconexões NVLink permitem acesso de memória de alta largura de banda através de múltiplas GPUs. Pooling de memória através de GPUs conectadas por NVLink estende a capacidade efetiva de memória além dos limites de uma única GPU. Modelos grandes que excedem a capacidade de memória de uma GPU podem executar usando memória pooled de múltiplas GPUs.
Pooling de memória CXL
O Compute Express Link (CXL) permite pooling de memória através do fabric PCIe.[^14] A memória CXL aparece como camadas adicionais de memória acessíveis tanto por CPUs quanto por aceleradores. A tecnologia permite expansão de capacidade de memória sem upgrades de GPU.
O pooling de memória CXL para cargas de trabalho de IA permanece emergente, mas oferece caminhos promissores de expansão de capacidade. Organizações planejando infraestrutura GPU devem considerar compatibilidade CXL para opções futuras de pooling de memória.
Gerenciamento de memória por software
Frameworks como DeepSpeed e Megatron-LM implementam otimização de memória baseada em software através de técnicas incluindo offloading, activation checkpointing e attention eficiente em memória.[^15] Essas abordagens reduzem requisitos de memória, permitindo modelos maiores no hardware disponível ou melhor compartilhamento da memória disponível.
vLLM e frameworks de inferência similares implementam PagedAttention e continuous batching para melhorar a utilização de memória durante inferência.[^16] As otimizações de memória permitem servir mais requisições concorrentes no mesmo hardware GPU, melhorando a utilização efetiva.
Considerações multi-tenant
O compartilhamento de GPU multi-tenant introduz desafios além do gerenciamento de recursos single-tenant.
Requisitos de isolamento
Diferentes tenants requerem níveis variados de isolamento. Ambientes de desenvolvimento podem tolerar recursos compartilhados com isolamento mínimo. Inferência em produção requer garantias mais fortes de que cargas de trabalho vizinhas não podem afetar desempenho ou confiabilidade.
O MIG fornece isolamento baseado em hardware adequado para cargas de trabalho de produção multi-tenant.[^1] O isolamento de memória previne que um tenant acesse dados de outro. O isolamento de computação garante capacidade de processamento dedicada independentemente da atividade dos vizinhos.
Qualidade de serviço
Clusters multi-tenant requerem mecanismos de QoS garantindo alocação justa de recursos sob contenção.[^17] Sem aplicação de QoS, cargas de trabalho agressivas podem privar vizinhos de ciclos GPU. Controle de admissão e políticas de scheduling mantêm justiça entre tenants.
Classes de prioridade permitem diferenciação entre cargas de trabalho com diferentes requisitos de nível de serviço. Jobs de treinamento em batch podem aceitar preempção enquanto cargas de trabalho de inferência requerem recursos garantidos. O sistema de prioridade permite uso eficiente de recursos enquanto protege cargas de trabalho críticas.
Chargeback e contabilização
Clusters multi-tenant precisam de contabilização de uso para alocação de custos entre equipes ou clientes. Métricas de utilização de GPU permitem modelos de chargeback baseados em consumo. A contabilização garante que equipes arquem com custos proporcionais ao seu consumo real de recursos.
A granularidade da medição afeta a precisão do chargeback. Medição em nível de GPU subcontabiliza quando time-slicing multiplexa muitas cargas de trabalho. Medição com suporte a MIG atribui consumo a instâncias específicas, melhorando a precisão para GPUs compartilhadas.
Orientação de implementação
Organizações implementando compartilhamento de GPU devem seguir abordagens estruturadas balanceando ganhos de utilização contra complexidade operacional.
Avaliação e planejamento
A caracterização de cargas de trabalho identifica oportunidades de compartilhamento. Cargas de trabalho limitadas por memória beneficiam-se do particionamento MIG correspondendo aos seus requisitos. Cargas de trabalho limitadas por computação podem alcançar melhor utilização através de time-slicing. A análise guia a seleção de tecnologia.
A medição de baseline de utilização estabelece o potencial de melhoria. Organizações com alta utilização baseline veem ganhos menores com compartilhamento do que aquelas com capacidade ociosa substancial. A medição justifica o investimento em infraestrutura de compartilhamento.
Rollout gradual
Comece o compartilhamento em ambientes de desenvolvimento onde os requisitos de isolamento são mais baixos. Equipes ganham familiaridade com mecanismos de compartilhamento sem arriscar cargas de trabalho de produção. A experiência informa decisões de implantação em produção.
Expanda para cargas de trabalho de treinamento em batch em seguida. Jobs de treinamento tipicamente toleram desempenho variável melhor do que inferência sensível à latência. A expansão de cargas de trabalho batch constrói confiança operacional.
Implante compartilhamento de inferência por último, com atenção cuidadosa ao monitoramento de latência. Cargas de trabalho de inferência têm os requisitos de desempenho mais estritos. A validação de produção deve confirmar que o compartilhamento não viola SLAs de latência antes da implantação generalizada.
Suporte profissional
A implementação de compartilhamento de GPU requer expertise abrangendo Kubernetes, software NVIDIA e otimização de cargas de trabalho. A maioria das organizações beneficia-se de suporte profissional acelerando a implantação e evitando armadilhas comuns.
Os 550 engenheiros de campo da Introl apoiam organizações implementando compartilhamento de GPU e infraestrutura de pooling de recursos.[^18] A empresa ficou em #14 no Inc. 5000 de 2025 com 9.594% de crescimento em três anos, refletindo a demanda por serviços profissionais de infraestrutura.[^19]
Clusters multi-tenant em 257 localizações globais requerem práticas consistentes de compartilhamento independentemente da geografia.[^20] A Introl gerencia
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