关于GPU高效共享的解决方案，行业有很多的技术实现，大致分成Remote CUDA，CUDA原生实现，GPU硬件实现。 1. R-CUDA的方案，也叫远程CUDA和CUDA劫持，是一种基于驱动或CUDA句柄的拦截和转发机制，英伟达官方并不支持这样的做法，尤其在跨服务器请求转发方面，其性能和效果对于网络和处理延...

在容器云环境共享GPU，如果是物理机部署K8S集群的模式，则可以直接使用K8S的GPU虚拟化技术： vCUDA或者cGPU，就可以实现了在容器POD实例中高效稳定运行GPU显示。容器环境中GPU资源池中是不可以同时使用多种切分方式的。每种GPU虚拟化的实现方式不同，且对GPU卡资源的排斥性管理的...

可以通过NVAIE中GPU Operator 组件来实现。GPU Operator使基础架构团队能够在集群级别与 Kubernetes 一起使用时管理 GPU 的生命周期。 因此，无需单独管理每个节点。以前，基础架构团队必须管理两个操作系统镜像，一个用于 GPU 节点，一个用于 CPU 节点。 使用 GPU Operator ...

提高GPU的资源利用率需要从几个方面考虑：1. 选择正确的GPU，不同GPU有不同使用场景，例如A100，A30用于加速计算，A40用于图像渲染处理。2. 软件工具选用英伟达在GPU上做过优化的库，例如NVAIE 软件套件中包含的6个工具库满足AI开发者在开发过程中所需要的所有工具，加速开发周期。...

可以使用NVAIE软件套件，该软件套件在Openshift, VMware Tanzu以及上游K8S都已做了性能认证，可以通过NVAIE中的Operator模块支持云原生的编排调度和扩展。

NGC应用市场有大量可用的GPU加速的AI模型镜像，数据科学家可以开箱即用，将关注点放在业务目标。同时容器和K8S编排技术的引入，正是让业务连续性有了很大程度的提升。红帽的企业级容器平台产品，可以将CPU 内存 GPU 磁盘等计算资源统一池化。一个集群的管理节点统一调度工作...

1、传统虚拟化技术是指使用的是CPU算力吧，不过，GPU算力处理和CPU算力处理模式是不同的。2、 GPU：控制器少，计算单元多 ， 采用的是流式并行计算模式 并发算力方面远远胜于CPU。例如黑客们破解密码时，需要大量的尝试性计算，首选必是GPU。 3、 CPU：控制器很大，计算单元则很少，适合于...

1、这涉及到GPU资源池化的一虚多和多虚一的技术。2、一虚多是将一张物理GPU卡虚拟化出多张VGPU卡，增加AI工作负载的处理并行度。3、多虚一是指多张GPU卡或多台GPU物理服务器的算力建设成统一的资源池，支撑AI工作负载的运行。4、例子1:趋动科技OrionX猎户座产品，部署在多台不...

GPU算力可用于AI人工智能、深度学习和机器学习的训练和推理场景，当前银行在智能风控、营销、获客、投研等应用都有成熟投产的案例。

1、此问题应该是指这2者是否引入虚拟化平台的吧。2、 常见的NVIDIA GPU虚拟化技术方案有：NVIDIA GRID(vGPU)，NVIDIA MPS，阿里的cGPU和腾讯开源的vCUDA。其中，在k8s容器上常用的为vCUDA和cGPU方案。3、GPU虚拟化的基础上池化的方式通常是GPU物理服务器+基于K8S的容器管理平台，...