隨著人工智能和高性能計算需求的爆炸式增長，圖形處理器（GPU）已成為支撐復雜計算任務的關鍵基礎設施。然而，傳統的 GPU 資源分配方式通常采用靜態分配模式，即在任務啟動時預先分配固定的 GPU 資源。這種靜態分配方式往往導致資源利用率低下，尤其是在工作負載波動較大或資源需求不確定的場景中，造成寶貴的計算資源閑置浪費。

為了解決這一瓶頸，動態 GPU 分配（Dynamic GPU Fractions） 技術便應運而生。 

一、如何理解動態 GPU 分配（Dynamic GPU Fractions）？

眾所周知，隨著人工智能技術的蓬勃發展，各行業對高性能計算資源的需求呈指數級增長，圖形處理器（GPU）作為加速 AI 計算的關鍵硬件，其需求尤為突出。然而，如何在確保 AI 工作負載高性能運行的同時，最大限度地降低 GPU 資源的使用成本，仍然是業界面臨的重要挑戰。

為了有效解決這一難題，業界推出了兩項突破性的功能：動態 GPU 分配（Dynamic GPU Fractions） 和 節點級調度器（Node Level Scheduler），旨在從根本上優化 GPU 資源利用率，并顯著提升 AI 工作負載的整體性能。

動態 GPU 分配代表了 GPU 資源管理理念的一次重大革新。傳統的 GPU 資源管理方法通常采用靜態分配模式，即每個工作負載在啟動時被分配固定比例的 GPU 內存和計算能力。這種靜態分配方式的弊端在于，當工作負載的實際 GPU 需求較低時，分配的資源將處于閑置狀態，造成嚴重的資源浪費，導致整體 GPU 利用率低下。

動態 GPU 分配則徹底改變了這一現狀。它允許 AI 工作負載根據其 瞬時 需求動態地請求 GPU 資源，從而實現了按需分配、彈性伸縮的資源管理模式。通常而言，動態 GPU 分配的核心機制是允許用戶為每個工作負載指定兩個關鍵參數：

• GPU 分配比例（GPU Fraction）： 即表示工作負載保證獲得的最小 GPU 資源比例。
• GPU 利用率上限（GPU Limit）： 即表示工作負載 最多 可以使用的 GPU 資源比例。

打個比方，在我們實際的業務場景中，可能會依據業務需求需要為一個工作負載配置 0.25 的 GPU 分配比例，同時設置 0.80 的 GPU 利用率上限。那么，這意味著該工作負載將至少獲得 25% 的 GPU 資源，以確保其基本運行需求得到滿足。

同時，如果 GPU 資源有剩余，該工作負載還可以 動態地 擴展其資源使用量，最高可達 80%，從而充分利用可用的 GPU 算力，顯著提升計算效率。這種彈性機制避免了資源閑置，最大程度地提高了 GPU 的整體利用率，并降低了運營成本。

二、動態 GPU 分配（Dynamic GPU Fractions）特性解析

通常而言，動態 GPU 分配技術為用戶帶來了多方面的顯著優勢，不僅在資源管理上表現優異，同時也極大地提升了 AI 工作負載的性能和靈活性。以下為針對該技術的核心優勢解析：

1.資源利用率最大化

動態 GPU 分配根據工作負載的實時需求動態調整 GPU 資源的分配，確保了資源的最優利用率。這種方式有效避免了 GPU 資源的浪費，大幅提升了整體計算效率。對于企業而言，這不僅能夠顯著降低 GPU 基礎設施的運營成本，還能最大限度地提高投資回報率（ROI），實現資源的精細化管理和價值最大化。

2.加速執行與提升生產力

動態分配 GPU 資源使工作負載能夠在需要時迅速獲取所需資源，從而優化整體性能并減少任務執行中的延遲。這種方式顯著縮短了 AI 應用與模型的執行時間，使得任務處理更加高效。同時，進一步提升了開發人員和數據科學團隊的生產力，使其能夠更專注于創新與問題解決，而非受限于資源瓶頸。

3.靈活性與可擴展性

借助按需動態請求 GPU 資源的能力，用戶可以根據業務需求的變化快速調整計算資源。無論是突發的高性能需求還是長周期的大規模任務，動態 GPU 分配都能夠輕松應對，為組織提供了高度的靈活性和可擴展性，使得 AI 項目可以在不犧牲性能的前提下無縫擴展，從而幫助企業更好地適應復雜多變的業務環境。

4.平滑切換 GPU 資源歸屬

動態 GPU 分配還支持靈活調整 GPU 資源的使用歸屬。例如，在確保筆記本（notebook）保持運行的前提下，可以將未使用的 GPU 從當前筆記本中釋放出來，用于分配給其他更需要資源的任務。這樣一來，用戶不僅可以繼續無縫使用交互式筆記本，還能夠通過釋放閑置資源為其他高優先級任務提供算力支持。這種資源調度的靈活性確保了用戶體驗的流暢性，同時極大地提升了 GPU 集群的整體利用效率。

動態 GPU 分配技術通過上述相關特性，為用戶提供了全面的技術支持。在 AI 和高性能計算的快速發展中，這一創新性解決方案將幫助企業更高效地管理其計算資源，降低成本并加速創新步伐。無論是對單一用戶還是整個組織而言，動態 GPU 分配都將成為釋放 AI 潛能、推動業務成功的強大助力。

三、動態 GPU 分配（Dynamic GPU Fractions）技術的一點見解

動態 GPU 分配（Dynamic GPU Fractions）技術正處于快速發展階段，其未來發展趨勢主要集中在以下幾個方面，旨在進一步提升效率、靈活性和易用性，具體可參考如下所示：

1.更精細化的資源分配與調度

主要集中在以下2點，具體可參考：

• 一是“細粒度資源切分”層面：未來的動態分配技術將不僅僅局限于粗粒度的 GPU 劃分，而是能夠實現更細粒度的資源切分，例如更小比例的 GPU 算力、顯存甚至更底層的計算單元（如 CUDA 核心）的分配。這將更好地滿足不同規模和類型工作負載的需求，最大程度地減少資源浪費。
• 二是“智能化的調度策略”層面：結合人工智能和機器學習技術，開發更加智能化的調度策略，能夠根據工作負載的實時特征（例如計算密集型、內存密集型等）和歷史運行數據，動態預測資源需求并進行優化分配。例如，利用強化學習算法訓練調度器，使其能夠自適應地調整分配策略，以達到最佳的性能和資源利用率。

2.與云原生技術的深度融合

這里面，主要體現在Kubernetes 的原生支持層面。無論是原生的Kubernetes編排系統，還是 2 次改良的編排系統，亦或是各大廠商所擁有的商業編排系統，終歸將動態 GPU 分配深度集成到 Kubernetes 等容器編排系統中，實現對 GPU 資源的統一管理和調度。從而將簡化 GPU 資源的部署和管理，并提高容器化應用的可移植性和彈性。

例如，通過 Kubernetes 的擴展機制，實現基于 CRD（Custom Resource Definitions）的 GPU 資源描述和管理，并利用 Operator 模式自動化 GPU 資源的分配和回收。

3.支持異構計算環境：

基于不同的計算環境，擴展動態 GPU 分配技術，使其能夠支持不同架構的 GPU 硬件（例如 NVIDIA、AMD、Intel 等），以及 CPU、FPGA 等其他加速器，實現異構計算環境下的統一資源管理和調度。這將為用戶提供更大的靈活性和選擇空間，并提高整體系統的性能和效率。

4.動態 GPU 分配技術的生態化

動態 GPU 分配（Dynamic GPU Fractions）技術的生態化建設是其走向成熟和廣泛應用的關鍵。一個健康的生態系統能夠促進技術創新、降低用戶使用門檻、并加速市場普及。

隨著人工智能（AI）和高性能計算（HPC）的快速發展，GPU 資源需求呈指數級增長，動態 GPU 分配（Dynamic GPU Fractions）技術憑借其靈活性和高效性，正在成為下一代 GPU 資源管理的重要方向。實現動態 GPU 分配技術的生態化，不僅需要技術本身的優化，還需要圍繞其建立完整的協作環境和應用場景，以充分釋放其潛能，為用戶和開發者創造更大價值。

因此，從某種意義上而言，動態 GPU 分配技術的生態化發展，是推動 AI 計算資源高效管理的必然趨勢。從與容器編排系統、AI 框架、可觀測性工具的整合，到在多樣化應用場景中的廣泛應用，動態 GPU 分配正逐步成為 GPU 資源管理的核心解決方案。未來，隨著技術的持續優化和生態的逐步完善，其在高性能計算領域的價值將愈發顯著，為企業和開發者帶來更多可能性和創新空間。

綜上所述，動態 GPU 分配和節點級調度器的推出，不僅填補了現有 GPU 管理機制的空白，更為 GPU 資源的精細化管理和智能化調度提供了全新的解決方案。這些功能的實施，不僅能夠幫助企業在提升 AI 工作負載性能的同時顯著降低運營成本，還為未來的 GPU 技術演進和應用場景拓展奠定了堅實基礎。

在當前 GPU 需求日益增長的背景下，這些創新技術將助力用戶更加高效地利用有限的計算資源，從而在競爭日益激烈的人工智能時代中脫穎而出。通過這種開創性的資源調度方法，我們希望為業界樹立新的技術標桿，推動高性能計算領域的持續發展和革新。

今天的解析就到這里。欲了解更多關于 GPU 相關技術的深入剖析、最佳實踐以及相關技術前沿，敬請關注我們的微信公眾號“架構驛站”，獲取更多獨家技術洞察 ！

Happy Coding ~

Reference ：

• [1]     https://clear.ml/docs/latest/docs/clearml_agent/clearml_agent_fractional_gpus/
• [2]     https://www.run.ai