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(fù)雜計算任務(wù)的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。然而，傳統(tǒng)的 GPU 資源分配方式通常采用靜態(tài)分配模式，即在任務(wù)啟動時預(yù)先分配固定的 GPU 資源。這種靜態(tài)分配方式往往導(dǎo)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(tài) GPU 分配（Dynamic GPU Fractions） 技術(shù)便應(yīng)運而生。 

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

眾所周知，隨著人工智能技術(shù)的蓬勃發(fā)展，各行業(yè)對高性能計算資源的需求呈指數(shù)級增長，圖形處理器（GPU）作為加速 AI 計算的關(guān)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(yè)界面臨的重要挑戰(zhàn)。

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

動態(tài) GPU 分配代表了 GPU 資源管理理念的一次重大革新。傳統(tǒng)的 GPU 資源管理方法通常采用靜態(tài)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(nèi)存和計算能力。這種靜態(tài)分配方式的弊端在于，當(dāng)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(tài)，造成嚴(yán)重的資源浪費，導(dǎo)致整體 GPU 利用率低下。

動態(tài) GPU 分配則徹底改變了這一現(xiàn)狀。它允許 AI 工作負載根據(jù)其 瞬時 需求動態(tài)地請求 GPU 資源，從而實現(xiàn)了按需分配、彈性伸縮的資源管理模式。通常而言，動態(tài) 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(guān)鍵參數(shù)：

• 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(yè)務(wù)場景中，可能會依據(jù)業(yè)務(wù)需求需要為一個工作負載配置 0.25 的 GPU 分配比例，同時設(shè)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(tài)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(tài) GPU 分配（Dynamic GPU Fractions）特性解析

通常而言，動態(tài) GPU 分配技術(shù)為用戶帶來了多方面的顯著優(yōu)勢，不僅在資源管理上表現(xiàn)優(yōu)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(shù)的核心優(yōu)勢解析：

1.資源利用率最大化

動態(tài) GPU 分配根據(jù)工作負載的實時需求動態(tài)調(diào)整 GPU 資源的分配，確保了資源的最優(yōu)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(yè)而言，這不僅能夠顯著降低 GPU 基礎(chǔ)設(shè)施的運營成本，還能最大限度地提高投資回報率（ROI），實現(xiàn)資源的精細化管理和價值最大化。

2.加速執(zhí)行與提升生產(chǎn)力

動態(tài)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(yōu)化整體性能并減少任務(wù)執(zhí)行中的延遲。這種方式顯著縮短了 AI 應(yīng)用與模型的執(zhí)行時間，使得任務(wù)處理更加高效。同時，進一步提升了開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)團隊的生產(chǎn)力，使其能夠更專注于創(chuàng)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(tài)請求 GPU 資源的能力，用戶可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求的變化快速調(diào)整計算資源。無論是突發(fā)的高性能需求還是長周期的大規(guī)模任務(wù)，動態(tài) GPU 分配都能夠輕松應(yīng)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(yè)更好地適應(yīng)復(fù)雜多變的業(yè)務(wù)環(huán)境。

4.平滑切換 GPU 資源歸屬

動態(tài) GPU 分配還支持靈活調(diào)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(dāng)前筆記本中釋放出來，用于分配給其他更需要資源的任務(wù)。這樣一來，用戶不僅可以繼續(xù)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(yōu)先級任務(wù)提供算力支持。這種資源調(diào)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(tài) GPU 分配技術(shù)通過上述相關(guān)特性，為用戶提供了全面的技術(shù)支持。在 AI 和高性能計算的快速發(fā)展中，這一創(chuàng)新性解決方案將幫助企業(yè)更高效地管理其計算資源，降低成本并加速創(chuàng)新步伐。無論是對單一用戶還是整個組織而言，動態(tài) GPU 分配都將成為釋放 AI 潛能、推動業(yè)務(wù)成功的強大助力。

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

動態(tài) GPU 分配（Dynamic GPU Fractions）技術(shù)正處于快速發(fā)展階段，其未來發(fā)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(diào)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(tài)分配技術(shù)將不僅僅局限于粗粒度的 GPU 劃分，而是能夠?qū)崿F(xiàn)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(guī)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(diào)度策略”層面：結(jié)合人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù)，開發(fā)更加智能化的調(diào)度策略，能夠根據(jù)工作負載的實時特征（例如計算密集型、內(nèi)存密集型等）和歷史運行數(shù)據(jù)，動態(tài)預(yù)測資源需求并進行優(yōu)化分配。例如，利用強化學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練調(diào)度器，使其能夠自適應(yīng)地調(diào)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(shù)的深度融合

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

例如，通過 Kubernetes 的擴展機制，實現(xiàn)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(gòu)計算環(huán)境：

基于不同的計算環(huán)境，擴展動態(tài) GPU 分配技術(shù)，使其能夠支持不同架構(gòu)的 GPU 硬件（例如 NVIDIA、AMD、Intel 等），以及 CPU、FPGA 等其他加速器，實現(xiàn)異構(gòu)計算環(huán)境下的統(tǒng)一資源管理和調(diào)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(tǒng)的性能和效率。

4.動態(tài) GPU 分配技術(shù)的生態(tài)化

動態(tài) GPU 分配（Dynamic GPU Fractions）技術(shù)的生態(tài)化建設(shè)是其走向成熟和廣泛應(yīng)用的關(guān)鍵。一個健康的生態(tài)系統(tǒng)能夠促進技術(shù)創(chuàng)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(fā)展，GPU 資源需求呈指數(shù)級增長，動態(tài) GPU 分配（Dynamic GPU Fractions）技術(shù)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(xiàn)動態(tài) GPU 分配技術(shù)的生態(tài)化，不僅需要技術(shù)本身的優(yōu)化，還需要圍繞其建立完整的協(xié)作環(huán)境和應(yīng)用場景，以充分釋放其潛能，為用戶和開發(fā)者創(chuàng)造更大價值。

因此，從某種意義上而言，動態(tài) GPU 分配技術(shù)的生態(tài)化發(fā)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(tǒng)、AI 框架、可觀測性工具的整合，到在多樣化應(yīng)用場景中的廣泛應(yīng)用，動態(tài) 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(shù)的持續(xù)優(yōu)化和生態(tài)的逐步完善，其在高性能計算領(lǐng)域的價值將愈發(fā)顯著，為企業(yè)和開發(fā)者帶來更多可能性和創(chuàng)新空間。

綜上所述，動態(tài) GPU 分配和節(jié)點級調(diào)度器的推出，不僅填補了現(xiàn)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(diào)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(yè)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(shù)演進和應(yīng)用場景拓展奠定了堅實基礎(chǔ)。

在當(dāng)前 GPU 需求日益增長的背景下，這些創(chuàng)新技術(shù)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(chuàng)性的資源調(diào)度方法，我們希望為業(yè)界樹立新的技術(shù)標(biāo)桿，推動高性能計算領(lǐng)域的持續(xù)發(fā)展和革新。

今天的解析就到這里。欲了解更多關(guān)于 GPU 相關(guān)技術(shù)的深入剖析、最佳實踐以及相關(guān)技術(shù)前沿，敬請關(guān)注我們的微信公眾號“架構(gòu)驛站”，獲取更多獨家技術(shù)洞察 ！

Happy Coding ~

Reference ：

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