1、CPU Node GPU Node GPU Node CPU Node XIAOMI CloudMl Model Trainnig Model Inference Thetis MIG Grid MPS cGPU vCuda Orion/vir taitech 减少资源浪费 提高集群的GPU任务量吞吐 减少任务排队时间 实现方式不同 vGPU实现的层次不同 适用场景不同 优点： 上手容易，实现简单 缺点： 没有算力以及显存隔离 适用场景： 测试集群，模拟GPU资源 https:/ 优点： 共用Cuda Context，减少切换时间 实现空间上的并行处理 缺点： 同一个Cuda Context中
2、的任务出现错误会互相影响，没有强隔离 场景：MPI 类任务，小模型任务。 https:/ 优点： 适用于虚拟机，强隔离 缺点： 不适用容器 试用场景： 虚拟化平台 https:/ 优点： 强隔离，软硬件支持 缺点： 昂贵、无法兼容老机型、显存和算力 大小无法定制 试用场景： 新集群、小模型 https:/ 优点： 实现了显存和算力隔离，可以任意划分 支持软隔离 缺点： 影响应用运行时环境 试用场景： 容器平台 https:/ 优点： 实现算力及显存的隔离 不侵入应用运行时环境 缺点： 影响Nvidia Driver，维护困难 试用场景： 阿里云 https:/ GPU Node GPU Nod
3、e GPU Node GPU Node GPU Node GPU Node Kubelet GPU Node K8S Master Scheduler GPU 0 Idle GPU 2 Idle GPU 1 Idle GPU n Pod CPUMemory https:/ K8S Master Scheduler GPU Node CPU Node Orion Controller Scheduler GPUvGPU GPU Node GPUvGPU GPU Node GPUvGPU GPU Node GPUvGPU CPU Node CPU Node CPU Node apiVersionapiVersion: v1 kindkind: Pod specspec: Resource: requests: CPU、Mem、 GPU vGPU Pod 1. 应用的服务质量保证 2. 不侵入用
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2020年终大会-机器学习平台：13-3.pdf
2020年终大会-机器学习平台：13-5.pdf
2020年终大会-数据治理：15-1.pdf
2020年终大会-推荐算法：3-1.pdf
2020年终大会-对话智能：14-1.pdf
2020年终大会-用户增长：1-2.pdf
2020年终大会-广告算法：10-1.pdf
2020年终大会-大数据应用：9-1.pdf
2020年终大会-数据仓库：7-1.pdf
2020年终大会-搜索算法：12-1.pdf
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