许多AI的工作量只需要GPU的一小部分。 给每个设备一个完整的设备可以让容量闲置；共享GPU可以让平台团队用他们已有的基础设施承担更多的工作量。 NVIDIA GPU已经支持几种共享方法。 多层GPU(MIG)将一个GPU分割成硬件同位化实例，对应用程序透明。.
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内存强制GPU Kubernetes与NVIDIA CUDA 13.4共享。
许多AI的工作量只需要GPU的一小部分。 给每个设备一个完整的设备可以让容量闲置；共享GPU让平台团队服务更多的工作量
Many AI workloads need only a fraction of a GPU. Giving each one an entire device can leave capacity idle; sharing GPUs lets platform teams serve more workloads with the infrastructure they already have. NVIDIA GPUs already support several approaches to sharing. Multi-instance GPU (MIG) splits a GPU into hardware-isolated instances that are transparent to the application…
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