Об'єднання та спільне використання пам'яті GPU: максимізація використання в багатокористувацьких кластерах

Оновлено 11 грудня 2025 року

Оновлення грудня 2025: Понад 75% організацій повідомляють про використання GPU нижче 70% при піковому навантаженні. GPT-4 навчався на 25 000 A100 із середнім використанням лише 32-36%. NVIDIA MIG дозволяє створювати до 7 ізольованих екземплярів на кожному A100/H100. Time-slicing забезпечує економію витрат до 90%, запускаючи 10 завдань інференсу на одному GPU. MIG забезпечує апаратну ізоляцію пам'яті для безпеки в багатокористувацьких середовищах.

Технологія NVIDIA Multi-Instance GPU (MIG) розділяє один GPU A100 або H100 на до семи ізольованих екземплярів, кожен з яких має виділену високошвидкісну пам'ять, кеш та обчислювальні ядра.[^1] Ця можливість перетворює дорогі прискорювачі з монолітних ресурсів на гнучкі пули, що одночасно обслуговують кілька робочих навантажень. Розгляньмо типовий сценарій: команда ML запускає 10 завдань інференсу, кожне з яких потребує лише частини потужного GPU A100. Без ефективного спільного використання їм довелося б виділити 10 окремих GPU A100, що призвело б до значних перевитрат. Time-slicing GPU дозволяє запускати ці 10 завдань на одному GPU A100, забезпечуючи економію витрат на GPU-інфраструктуру до 90%.[^2]

Незважаючи на безпрецедентні інвестиції в GPU, більшість підприємств не використовують їх ефективно. Згідно зі звітом State of AI Infrastructure at Scale 2024, понад 75% організацій повідомляють про використання GPU нижче 70% при піковому навантаженні, що означає, що більшість одного з найцінніших корпоративних ресурсів простоює.[^3] Коли GPT-4 навчався на 25 000 A100, середнє використання становило лише 32-36%, а академічні аудити повідомляють про коливання використання GPU від 20% до 80%.[^4] Технології об'єднання та спільного використання пам'яті усувають цю прогалину в використанні, дозволяючи кільком робочим навантаженням ефективно ділити ресурси GPU.

Розуміння стратегій спільного використання GPU

Спільне використання GPU охоплює кілька технологій з різними компромісами між ізоляцією, накладними витратами та гнучкістю.

Multi-Instance GPU (MIG)

MIG забезпечує апаратне розділення, створюючи ізольовані екземпляри GPU з гарантованими ресурсами.[^5] Кожен розділ отримує виділену пам'ять та обчислювальну потужність, до яких інші розділи не мають доступу. Ізоляція забезпечує якість обслуговування (QoS), одночасно розширюючи ресурси прискореного обчислення для всіх користувачів.

GPU NVIDIA A100 містить 7 обчислювальних сегментів та 8 сегментів пам'яті, які розподіляються розділами MIG.[^6] Процес розділення визначає, як розподілити ці ресурси між екземплярами. Типові конфігурації включають 7 екземплярів 1g.5gb (1 обчислювальний сегмент, 5 ГБ пам'яті) або менше більших екземплярів для робочих навантажень з інтенсивним використанням пам'яті.

Змішана стратегія MIG забезпечує найбільшу гнучкість та ефективність у розподілі ресурсів. Адміністратори кластерів можуть використовувати кожен обчислювальний сегмент та сегмент пам'яті відповідно до фактичних вимог робочих навантажень.[^7] Змішана стратегія є найпопулярнішим варіантом використання MIG у виробничих середовищах, де робочі навантаження відрізняються за потребами в ресурсах.

Time-slicing

Time-slicing розділяє GPU між кількома процесами шляхом швидкого перемикання між ними, подібно до того, як CPU розділяє час між процесами.[^8] Кожен процес сприймає ексклюзивний доступ до GPU, хоча насправді ділить цикли з іншими робочими навантаженнями. Цей підхід працює на старіших поколіннях GPU, які не підтримують MIG.

Time-slicing жертвує ізоляцією пам'яті та стійкістю до збоїв заради ширших можливостей спільного використання.[^8] Помилка пам'яті або збій в одному процесі з time-slicing може вплинути на інші, що використовують той самий GPU. Знижена ізоляція краще підходить для середовищ розробки та некритичних робочих навантажень, ніж для виробничого інференсу.

Організації можуть поєднувати MIG і time-slicing, застосовуючи time-slicing всередині розділів MIG для ще більш детального розподілу.[^8] Комбінація дозволяє створювати сценарії, де MIG забезпечує ізоляцію між орендарями, тоді як time-slicing максимізує використання в межах розділу кожного орендаря.

Virtual GPU (vGPU)

Технологія vGPU забезпечує віртуалізований доступ до GPU з програмною ізоляцією.[^9] Віртуалізація дозволяє спільне використання між віртуальними машинами, а не лише контейнерами, підтримуючи традиційну корпоративну інфраструктуру віртуалізації. vGPU вимагає ліцензування та підтримки драйверів, яких уникають контейнеро-орієнтовані підходи.

Технології віртуалізації та об'єднання GPU стали ефективним засобом підвищення використання ресурсів, зниження витрат та задоволення потреб багатокористувацьких середовищ.[^9] vGPU, MIG і time-slicing підходять для різних сценаріїв залежно від вимог до ізоляції, апаратних можливостей та архітектури інфраструктури.

Інтеграція з Kubernetes

Kubernetes став домінуючою платформою для оркестрації робочих навантажень GPU, з нативною підтримкою спільного використання GPU, що швидко розвивається.

NVIDIA GPU Operator

NVIDIA GPU Operator автоматизує встановлення драйверів GPU, розгортання device plugin та моніторинг у кластерах Kubernetes.[^10] Оператор спрощує управління життєвим циклом GPU, забезпечуючи стабільну доступність GPU без ручного налаштування на кожному вузлі.

Конфігурація MIG через GPU Operator дозволяє декларативне управління розділами. Адміністратори вказують бажані конфігурації MIG, і оператор автоматично створює та підтримує розділи. Автоматизація запобігає дрейфу конфігурації та спрощує операції з кластером.

Конфігурація device plugin

Device plugin Kubernetes надають ресурси GPU планувальнику. Стандартна конфігурація представляє кожен GPU як дискретний ресурс. Device plugin з підтримкою MIG надають окремі екземпляри MIG як ресурси для планування, дозволяючи розміщувати pod на конкретних розділах.[^11]

Вибір стратегії визначає, як device plugin представляє пристрої MIG. Стратегія single надає один пристрій на GPU незалежно від розділення. Стратегія mixed надає всі екземпляри MIG незалежно, забезпечуючи максимальну гнучкість.[^7] Виробничі розгортання зазвичай використовують стратегію mixed через її ефективність використання ресурсів.

Квоти ресурсів та обмеження

ResourceQuotas Kubernetes обмежують споживання GPU на namespace, забезпечуючи справедливий розподіл між командами.[^12] Організації встановлюють квоти на основі бюджетів команд, пріоритетів проєктів або моделей планування потужностей. Застосування квот запобігає монополізації ресурсів GPU кластера будь-якою окремою командою.

LimitRanges встановлюють типові та максимальні запити GPU на pod. Типові значення гарантують, що pod без явних запитів GPU все одно отримують відповідні ресурси. Максимуми запобігають запитам окремих pod на надмірні виділення GPU, які перешкоджають плануванню інших робочих навантажень.

Архітектури об'єднання пам'яті

Окрім спільного використання одного GPU, об'єднання пам'яті розширює ресурси на кілька GPU та вузлів.

Unified Memory та NVLink

NVIDIA Unified Memory забезпечує єдиний адресний простір, що охоплює пам'ять CPU та GPU.[^13] Додатки отримують доступ до пам'яті без явного управління передачами між пристроями. Середовище виконання автоматично обробляє переміщення даних на основі патернів доступу.

Інтерконекти NVLink забезпечують високошвидкісний доступ до пам'яті між кількома GPU. Об'єднання пам'яті між GPU, з'єднаними через NVLink, розширює ефективну ємність пам'яті за межі одного GPU. Великі моделі, що перевищують ємність пам'яті одного GPU, можуть виконуватися, використовуючи об'єднану пам'ять з кількох GPU.

Об'єднання пам'яті CXL

Compute Express Link (CXL) дозволяє об'єднувати пам'ять через шину PCIe.[^14] Пам'ять CXL відображається як додаткові рівні пам'яті, доступні як для CPU, так і для прискорювачів. Технологія дозволяє розширити ємність пам'яті без оновлення GPU.

Об'єднання пам'яті CXL для робочих навантажень AI залишається новою технологією, але пропонує перспективні шляхи розширення ємності. Організації, що планують GPU-інфраструктуру, повинні враховувати сумісність з CXL для майбутніх варіантів об'єднання пам'яті.

Програмне управління пам'яттю

Фреймворки, такі як DeepSpeed та Megatron-LM, реалізують програмну оптимізацію пам'яті через такі техніки, як offloading, activation checkpointing та memory-efficient attention.[^15] Ці підходи знижують вимоги до пам'яті, дозволяючи запускати більші моделі на наявному обладнанні або краще розподіляти доступну пам'ять.

vLLM та подібні фреймворки інференсу реалізують PagedAttention та continuous batching для покращення використання пам'яті під час інференсу.[^16] Оптимізації пам'яті дозволяють обслуговувати більше одночасних запитів на тому самому GPU-обладнанні, покращуючи ефективне використання.

Особливості багатокористувацьких середовищ

Спільне використання GPU в багатокористувацьких середовищах створює виклики, що виходять за межі управління ресурсами одного користувача.

Вимоги до ізоляції

Різні орендарі потребують різних рівнів ізоляції. Середовища розробки можуть допускати спільні ресурси з мінімальною ізоляцією. Виробничий інференс вимагає сильніших гарантій того, що сусідні робочі навантаження не можуть вплинути на продуктивність або надійність.

MIG забезпечує апаратну ізоляцію, придатну для виробничих робочих навантажень у багатокористувацьких середовищах.[^1] Ізоляція пам'яті запобігає доступу одного орендаря до даних іншого. Ізоляція обчислень гарантує виділену обчислювальну потужність незалежно від активності сусідів.

Якість обслуговування

Багатокористувацькі кластери вимагають механізмів QoS для забезпечення справедливого розподілу ресурсів при конкуренції.[^17] Без застосування QoS агресивні робочі навантаження можуть позбавити сусідів циклів GPU. Контроль допуску та політики планування підтримують справедливість між орендарями.

Класи пріоритету дозволяють диференціювати робочі навантаження з різними вимогами до рівня обслуговування. Пакетні завдання навчання можуть допускати витіснення, тоді як робочі навантаження інференсу вимагають гарантованих ресурсів. Система пріоритетів забезпечує ефективне використання ресурсів, захищаючи критичні робочі навантаження.

Повернення витрат та облік

Багатокористувацькі кластери потребують обліку використання для розподілу витрат між командами або клієнтами. Метрики використання GPU дозволяють застосовувати моделі повернення витрат на основі споживання. Облік гарантує, що команди несуть витрати пропорційно до їхнього фактичного споживання ресурсів.

Деталізація обліку впливає на точність повернення витрат. Облік на рівні GPU занижує витрати, коли time-slicing мультиплексує багато робочих навантажень. Облік з підтримкою MIG відносить споживання до конкретних екземплярів, покращуючи точність для спільно використовуваних GPU.

Рекомендації щодо впровадження

Організації, що впроваджують спільне використання GPU, повинні дотримуватися структурованих підходів, балансуючи покращення використання з операційною складністю.

Оцінка та планування

Характеристика робочих навантажень виявляє можливості для спільного використання. Робочі навантаження з інтенсивним використанням пам'яті виграють від розділення MIG відповідно до їхніх вимог. Робочі навантаження з інтенсивним використанням обчислень можуть досягти кращого використання через time-slicing. Аналіз спрямовує вибір технології.

Вимірювання базового рівня використання визначає потенціал для покращення. Організації з високим базовим використанням бачать менший виграш від спільного використання, ніж ті, що мають значний простій потужностей. Вимірювання обґрунтовує інвестиції в інфраструктуру спільного використання.

Поступове впровадження

Почніть спільне використання в середовищах розробки, де вимоги до ізоляції найнижчі. Команди знайомляться з механізмами спільного використання без ризику для виробничих робочих навантажень. Досвід інформує рішення щодо виробничого розгортання.

Далі розширте на пакетні завдання навчання. Завдання навчання зазвичай краще переносять змінну продуктивність, ніж чутливий до затримки інференс. Розширення на пакетні робочі навантаження формує операційну впевненість.

Розгортайте спільне використання для інференсу останнім, з ретельною увагою до моніторингу затримки. Робочі навантаження інференсу мають найсуворіші вимоги до продуктивності. Виробнича валідація повинна підтвердити, що спільне використання не порушує SLA затримки, перед широким розгортанням.

Професійна підтримка

Впровадження спільного використання GPU вимагає експертизи в Kubernetes, програмному забезпеченні NVIDIA та оптимізації робочих навантажень. Більшість організацій виграють від професійної підтримки, що прискорює розгортання та допомагає уникнути типових помилок.

550 польових інженерів Introl підтримують організації у впровадженні спільного використання GPU та інфраструктури об'єднання ресурсів.[^18] Компанія зайняла 14-те місце в рейтингу Inc. 5000 2025 року з трирічним зростанням 9 594%, що відображає попит на професійні інфраструктурні послуги.[^19]

Багатокористувацькі кластери в 257 локаціях по всьому світу вимагають узгоджених практик спільного використання незалежно від географії.[^20] Introl manag

[Вміст скорочено для перекладу]