GPU池化和虚拟化

本文探讨GPU池化和虚拟化的重要性,旨在提高GPU利用率,减少浪费。介绍了NVIDIA的MIG技术,允许GPU按需切分,实现多用户共享。还讨论了GPU虚拟化的四个阶段,包括远程调用和资源池化,以及GPU在各行各业的应用。

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GPU池化和虚拟化属于计算机体系结构的技术领域,它的本质是进行异构算力的解耦和共享。

痛点分析:

1.之前的做法,如果有一张卡,哪怕只用了1%的计算能力,剩下的99%也无法被利用了,所以算力有耦合不可分。

2.虽然任何一张独立的卡无法满足需求,但是多张卡的算例总和是可以达到算力要求的。

随着人工智能的发展,其对算例的需求呈现指数级增长,自从2012年以来,全球算力需求增长超过30万倍,以GPU为代表的人工智能芯片是支撑算力的核心部件。GPU服务器占据了50%以上的AI算力市场份额,且GPU芯片的价格占到整台服务器成本的80%以上,然而,大部分用户的GPU利用率都比较低,只有10%~30%.其核心原因在于,缺乏GPU池化软件使用户只能基于物理形式直接管理和使用GPU,导致大量的浪费。

资源池化是云计算的核心支撑技术之一,其中心思想是通过软件方法,将各种硬件(GPU,CPU,内存,磁盘,网络)等变成可以动态管理的资源池,从而简化资源管理,实现资源整合,提升资源利用率。GPU池花也遵循这样的理念,对物理GPU进行抽象,软件化后形成一个统一的资源池,方便用户按需求对GPU资源进行有效调用,无需关注实际物理GPU的大小,数量,型号以及安插的物理位置。

学术和产业届一直在探索如何更优化地使用GPU资源,包括伴随服务器虚拟化引入的GPU虚拟化vGPU,伴随容器兴起引入的GPU资源共享,以及利用CUDA进行API劫持和转发的vCUDA,rCUDA.

这些技术基本上可以归纳为四个阶段:

1.简单虚拟化,将单物理GPU按固定比例且分成多个虚拟GPU,例如,2021年NVIDIA在部分Ampere系列GPU上提供了多实例(MULTI-INSTANCE GPU,MIG)GPU,可将A100最多且分成7份。

2.任意虚拟化,以单物理GPU为目标,支持物理GPU从算力和显存维度的灵活切分。实现自定义大小(通常算力最小颗粒度为整体的1%,显存最小颗粒度为1MB),满足虚拟机和容器的使用。

3.远程调用,支持GPU的跨节点调用, AI应用可以部署到数据中心的任意位置,不管所在节点有没有GPU,在该阶段,资源管纳的范围从单个节扩展到由网

### 池化技术与虚拟化技术的核心差异 池化技术虚拟化技术虽然都旨在提升资源利用率灵活性,但在实现方式、目标以及适用场景上存在显著区别。 #### 1. **定义与核心概念** - 虚拟化技术是指通过软件模拟硬件环境,在单一物理设备上创建多个独立的逻辑实例。这种技术可以应用于计算、存储网络等多个领域[^3]。例如,服务器虚拟化允许在同一台物理机上运行多个虚拟机(VM),每个虚拟机拥有自己的操作系统应用程序。 - 池化技术则是指将多个物理资源抽象成一个统一的资源池,以便动态分配给不同的用户或任务。其主要目的是最大化资源共享效率,减少闲置资源浪费。例如,GPU算力池化技术可以通过云原生手段优化GPU资源调度,满足多样化的高性能计算需求[^4]。 --- #### 2. **核心技术机制** - **虚拟化**依赖于 hypervisor 或容器引擎等工具来隔离各个虚拟单元,并提供完整的执行环境。对于传统虚拟机而言,hypervisor 是关键组件,负责管理协调底层硬件资源[^1]。而对于容器化,则采用操作系统的命名空间控制组功能实现进程级别的隔离。 - **池化**更注重资源整合而非隔离。它通过对异构资源进行标准化描述,构建统一接口供上层调用者访问。比如在存储虚拟化中,不同类型的磁盘阵列会被封装成逻辑卷呈现给最终使用者;而在 GPU 设备虚拟化过程中,多张显卡可能被组合起来形成一个大型计算集群。 --- #### 3. **性能表现对比** - 尽管全面虚拟化提供了高度的安全性兼容性保障,但由于额外引入了一层中间件,不可避免地带来一定开销。相比之下,基于共享 OS 内核设计的容器解决方案则显得更为轻便快捷,尤其适用于短生命周期的工作负载处理。 - 反观池化方案,由于无需复制整个 guest OS 实例即可完成任务迁移或者扩展容量配置等工作,因此往往具备更低延迟特性。特别是在面对大规模并发请求时,这类架构展现出无可比拟的优势。 --- #### 4. **典型应用场景分析** | 技术类别 | 主要特点 | 常见用途 | |----------|----------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------------------------------------------------| | 虚拟化 | 提供完全独立的操作系统环境,支持跨平台移植 | 数据中心基础设施建设、桌面即服务 (DaaS) | | 容器化 | 共享宿主机内核,启动迅速,占用较少内存 | 微服务框架搭建、持续集成/交付流水线 | | 存储池化 | 统一管理分布式文件系统中的可用块设备 | 大数据分析项目、备份恢复计划 | | 网络池化 | 创建虚拟局域网(VLAN),简化流量路由规则 | 私有云计算环境下的租户间通信 | | GPU池化 | 集中式调配图形处理器能力 | AI训练作业调度、科学仿真实验 | 上述表格总结了几种主流形式及其各自擅长解决的实际问题类型。 --- ```python # 示例代码展示两种技术的不同之处 import virtualbox as vb from docker import DockerClient def create_vm(): """ 使用 VirtualBox API 创建一个新的虚拟机 """ vbox = vb.VirtualBox() new_machine = vbox.create_machine("Test VM", ["--ostype", "Linux"]) return new_machine.id def run_container(): """ 启动一个简单的 Nginx Web Server 容器实例 """ client = DockerClient(base_url='unix://var/run/docker.sock') container = client.containers.run('nginx', detach=True, ports={'80/tcp': 80}) return container.short_id ``` ---
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