“GPU 擠不動了？”——聊聊基于 GPU 的計算資源管理
作者：Echo_Wish
“老板：為什么 GPU 服務器卡得跟 PPT 一樣？”
“運維：我們任務隊列爆炸了，得優化資源管理！”
在 AI 訓練、深度學習、科學計算的場景下，GPU 計算資源已經成為香餑餑。但 GPU 服務器貴得離譜，一臺 A100 可能頂普通服務器 10 臺價格，如何讓 GPU 物盡其用，而不是讓它躺尸或內卷？
今天，我們就來聊聊 基于 GPU 的計算資源管理，看看如何科學合理地調度 GPU 計算資源，既保證業務流暢，又避免 GPU 資源浪費。
1. GPU 計算資源管理的挑戰
傳統的 CPU 計算資源管理已經相對成熟，比如 CFS 調度算法、容器 CPU 限額 等，但 GPU 計算管理卻有獨特的挑戰：
