算力调度

训练大模型要的是大显存和高带宽，线上推理更在乎每单位成本能扛多少请求，渲染和视频转码又有自己的硬件偏好。如果只用一种卡，常见的做法是为某一类任务整体升配，其他时间大量空转。异构GPU云服务器要解决的就是这个问题：不同架构、代际和显存规格的GPU放在同一套平台里统一调度，团队按任务取用算力。 异构GPU云服务器到底异构在哪 “异构”听起来很大，实际上通常体现在…

大模型训练、图像渲染和实时推理这几年都在大量消耗GPU。高端卡买回来，实际利用率却常常只有一部分。单卡独占时，卡闲着，钱照样在花。GPU虚拟化云服务器就是为这个问题来的：一块物理卡切成若干份，多个用户或任务各用一份，互不干扰。 什么是GPU虚拟化 简单说，GPU虚拟化是把一块物理GPU的计算单元、显存和带宽划分成几个相互隔离的逻辑单元，分给虚拟机或容器使用。…