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面向异构算力的天翼云服务器GPU虚拟化与算力切分方案:时分复用、显存池化与任务优先级调度解析
一、GPU虚拟化的切分粒度GPU算力昂贵且常处于供不应求的状态,整卡独占的分配方式在轻量推理场景下会造成严重浪费,因此细粒度切分成为提升利用程度的关键。常见的切分方式包括按算力比例划分整卡为多份,以及借助硬件支持的多实例切分将单卡物理隔离为多个彼此隔离的单元。切分粒度的选择需要在灵活性与隔离性之间权衡:更细的粒度能承载更多并发任务,但单元间的干扰也可能随之上...一、GPU虚拟化的切分粒度GPU算力昂贵且常处于供不应求的状态,整卡独占的分配方式在轻量推理场景下会造成严重浪费,因此细粒度切分成为提升利用程度的关键。常见的切分方式包括按算力比例划分整卡为多份,以及借助硬件支持的多实例切分将单卡物理隔离为多个彼此隔离的单元。切分粒度的选择需要在灵活性与隔离性之间权衡:更细的粒度能承载更多并发任务,但单元间的干扰也可能随之上...

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