“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。

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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