“GPU 挤不动了？”——聊聊基于 GPU 的计算资源管理
“GPU 挤不动了？”——聊聊基于 GPU 的计算资源管理
作者：Echo_Wish
“老板：为什么 GPU 服务器卡得跟 PPT 一样？”
“运维：我们任务队列爆炸了，得优化资源管理！”
在 AI 训练、深度学习、科学计算的场景下，GPU 计算资源已经成为香饽饽。但 GPU 服务器贵得离谱，一台 A100 可能顶普通服务器 10 台价格，如何让 GPU 物尽其用，而不是让它躺尸或内卷？
今天，我们就来聊聊 基于 GPU 的计算资源管理，看看如何科学合理地调度 GPU 计算资源，既保证业务流畅，又避免 GPU 资源浪费。
1. GPU 计算资源管理的挑战
传统的 CPU 计算资源管理已经相对成熟，比如 CFS 调度算法、容器 CPU 限额 等，但 GPU 计算管理却有独特的挑战：
(1) GPU 资源
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