GPU显存池化与共享：最大化多租户集群利用率
更新于2025年12月11日
2025年12月更新： 超过75%的组织报告其GPU在峰值负载时利用率低于70%。GPT-4在25,000块A100上训练，平均利用率仅为32-36%。NVIDIA MIG技术可在每块A100/H100上实现多达7个隔离实例。时间分片技术通过在单块GPU上运行10个推理任务，可节省高达90%的成本。MIG提供硬件级显存隔离，确保多租户安全。
NVIDIA多实例GPU（MIG）技术可将单块A100或H100 GPU划分为最多7个隔离实例，每个实例拥有专用的高带宽显存、缓存和计算核心。[^1] 这项能力将昂贵的加速器从单一资源转变为灵活的资源池，可同时服务多种工作负载。考虑一个常见场景：一个机器学习团队运行10个推理任务，每个任务只需要强大A100 GPU的一小部分资源。如果没有高效的共享机制，他们可能需要配置10块独立的A100 GPU，导致大量超支。GPU时间分片可以在单块A100 GPU上运行这10个任务，实现高达90%的GPU基础设施成本节约。[^2]
尽管企业在GPU上进行了前所未有的投资，但大多数企业未能有效利用它们。根据《2024年大规模AI基础设施现状》报告，超过75%的组织报告其GPU在峰值负载时利用率低于70%，这意味着企业最宝贵的资源之一大部分时间处于闲置状态。[^3] GPT-4在25,000块A100上训练时，平均利用率仅为32-36%，学术审计报告显示GPU使用率在20%到80%之间波动。[^4] 显存池化和共享技术通过使多个工作负载高效共享GPU资源来解决利用率差距。
理解GPU共享策略
GPU共享包含多种技术，在隔离性、开销和灵活性之间有不同的权衡。
多实例GPU（MIG）
MIG提供硬件支持的分区，创建具有保证资源的隔离GPU实例。[^5] 每个分区获得其他分区无法访问的专用显存和计算容量。这种隔离确保服务质量（QoS），同时将加速计算资源扩展到所有用户。
一块NVIDIA A100 GPU包含7个计算分片和8个显存分片，MIG分区会分配这些资源。[^6] 分区过程决定如何在实例之间划分这些资源。常见配置包括7个1g.5gb实例（1个计算分片，5GB显存）或更少的大型实例用于显存密集型工作负载。
MIG混合策略在资源分区方面提供最大的灵活性和效率。集群管理员可以利用每个计算和显存分片来匹配实际工作负载需求。[^7] 混合策略是生产环境中最流行的MIG用例，因为工作负载的资源需求各不相同。
时间分片
时间分片通过在多个进程之间快速切换来共享GPU，类似于CPU在进程间共享时间的方式。[^8] 每个进程感觉自己独占GPU访问权，但实际上与其他工作负载共享周期。这种方法适用于不支持MIG的旧一代GPU。
时间分片以牺牲显存和故障隔离为代价换取更广泛的共享能力。[^8] 一个时间分片进程中的显存错误或崩溃可能影响共享同一GPU的其他进程。较低的隔离性使其更适合开发环境和非关键工作负载，而非生产推理服务。
组织可以结合MIG和时间分片，在MIG分区内应用时间分片以实现更细粒度的共享。[^8] 这种组合使MIG在租户之间提供隔离，同时时间分片最大化每个租户分区内的利用率。
虚拟GPU（vGPU）
vGPU技术通过软件强制隔离提供虚拟化GPU访问。[^9] 虚拟化使跨虚拟机的共享成为可能，而不仅仅是容器，支持传统企业虚拟化基础设施。vGPU需要许可证和驱动程序支持，而容器原生方法则可以避免这些。
GPU虚拟化和池化技术已成为提高资源利用率、降低成本和满足多租户需求的有效手段。[^9] vGPU、MIG和时间分片各自适合基于隔离要求、硬件能力和基础设施架构的不同场景。
Kubernetes集成
Kubernetes已成为GPU工作负载编排的主导平台，原生GPU共享支持正在快速成熟。
NVIDIA GPU Operator
NVIDIA GPU Operator自动化GPU驱动安装、设备插件部署和Kubernetes集群监控。[^10] 该Operator简化了GPU生命周期管理，无需在每个节点上手动配置即可确保GPU的一致可用性。
通过GPU Operator进行MIG配置可实现声明式分区管理。管理员指定所需的MIG配置，Operator会自动创建和维护分区。自动化防止配置漂移并简化集群操作。
设备插件配置
Kubernetes设备插件向调度器公开GPU资源。标准配置将每个GPU呈现为离散资源。MIG感知的设备插件将单个MIG实例公开为可调度资源，使Pod能够放置在特定分区上。[^11]
策略选择决定设备插件如何呈现MIG设备。单一策略无论分区如何，每个GPU只公开一个设备。混合策略独立公开所有MIG实例，实现最大灵活性。[^7] 生产部署通常使用混合策略以提高资源效率。
资源配额和限制
Kubernetes ResourceQuotas限制每个命名空间的GPU消耗，实现团队间的公平共享。[^12] 组织根据团队预算、项目优先级或容量规划模型设置配额。配额强制执行防止任何单个团队垄断集群GPU资源。
LimitRanges设置每个Pod的默认和最大GPU请求。默认值确保没有显式GPU请求的Pod仍能获得适当资源。最大值防止单个Pod请求过多GPU分配，从而阻止其他工作负载调度。
显存池化架构
除了单GPU共享，显存池化还可以跨多个GPU和节点扩展资源。
统一显存和NVLink
NVIDIA统一显存提供跨CPU和GPU显存的单一地址空间。[^13] 应用程序无需显式管理设备间的数据传输即可访问显存。运行时根据访问模式自动处理数据移动。
NVLink互连实现跨多个GPU的高带宽显存访问。跨NVLink连接的GPU进行显存池化可将有效显存容量扩展到超出单GPU限制。超过单GPU显存容量的大型模型可以使用来自多个GPU的池化显存执行。
CXL显存池化
Compute Express Link（CXL）实现跨PCIe总线的显存池化。[^14] CXL显存作为CPU和加速器都可访问的额外显存层出现。该技术无需GPU升级即可扩展显存容量。
用于AI工作负载的CXL显存池化仍处于新兴阶段，但提供了有前景的容量扩展路径。规划GPU基础设施的组织应考虑CXL兼容性以获得未来的显存池化选项。
软件显存管理
DeepSpeed和Megatron-LM等框架通过卸载、激活检查点和显存高效注意力等技术实现基于软件的显存优化。[^15] 这些方法降低显存需求，使更大的模型能在给定硬件上运行，或更好地共享可用显存。
vLLM和类似的推理框架实现PagedAttention和连续批处理以提高推理期间的显存利用率。[^16] 显存优化使同一GPU硬件能服务更多并发请求，提高有效利用率。
多租户考虑因素
多租户GPU共享引入了超越单租户资源管理的挑战。
隔离要求
不同租户需要不同级别的隔离。开发环境可能容忍最小隔离的共享资源。生产推理需要更强的保证，确保相邻工作负载不会影响性能或可靠性。
MIG提供适合多租户生产工作负载的硬件支持隔离。[^1] 显存隔离防止一个租户访问另一个租户的数据。计算隔离确保无论相邻活动如何都有专用处理容量。
服务质量
多租户集群需要QoS机制确保在资源争用时公平分配资源。[^17] 没有QoS强制执行，激进的工作负载可能使相邻进程缺乏GPU周期。准入控制和调度策略维护租户间的公平性。
优先级类别使具有不同服务级别要求的工作负载能够区分。批量训练任务可以接受抢占，而推理工作负载需要保证资源。优先级系统在保护关键工作负载的同时实现高效资源使用。
成本分摊和计费
多租户集群需要使用量统计以在团队或客户之间分摊成本。GPU利用率指标支持基于消费的成本分摊模型。计费确保团队承担与其实际资源消费成比例的成本。
计量粒度影响成本分摊准确性。当时间分片复用多个工作负载时，GPU级别的计量会少计费用。MIG感知的计量将消费归因于特定实例，提高共享GPU的准确性。
实施指南
实施GPU共享的组织应遵循结构化方法，平衡利用率收益与运营复杂性。
评估和规划
工作负载特征分析识别共享机会。显存受限的工作负载受益于匹配其需求的MIG分区。计算受限的工作负载可能通过时间分片获得更好的利用率。分析指导技术选择。
利用率基线测量确定改进潜力。基线利用率高的组织从共享中获得的收益小于那些有大量闲置容量的组织。测量证明对共享基础设施投资的合理性。
逐步推广
从隔离要求最低的开发环境开始共享。团队在不影响生产工作负载的情况下熟悉共享机制。这些经验为生产部署决策提供参考。
接下来扩展到批量训练工作负载。训练任务通常比延迟敏感的推理更能容忍性能波动。批量工作负载扩展建立运营信心。
最后部署推理共享，密切关注延迟监控。推理工作负载有最严格的性能要求。生产验证应在广泛部署前确认共享不会违反延迟SLA。
专业支持
GPU共享实施需要跨越Kubernetes、NVIDIA软件和工作负载优化的专业知识。大多数组织受益于专业支持以加速部署并避免常见陷阱。
Introl的550名现场工程师支持组织实施GPU共享和资源池化基础设施。[^18] 该公司在2025年Inc. 5000榜单中排名第14位，三年增长率达9,594%，反映了对专业基础设施服务的需求。[^19]
跨257个全球地点的多租户集群需要一致的共享实践，无论地理位置如何。[^20] Introl管理
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