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本文目录一览：

• 1、共享GPU调度实现方法
• 2、华为云Volcano:让企业AI算力像火山一样爆发

共享GPU调度实现方法

实现共享调度最简单的方式是使用英伟达的time-slicing技术。要使用该技术提交time-slicing配置configmap。

共享GPU调度的实现方法主要包括以下几种：扩展资源机制：在k8s集群中，通过扩展资源的方式将GPU注册到节点信息中。调度器根据这些扩展资源信息分配资源，实现多个Pod共享使用同一张显卡。GPU隔离技术：显存隔离：将GPU的显存资源进行隔离，确保不同任务之间不会相互干扰。

几个人合租一张GPU显卡是可行的，并且有多种实现方案。 初创团队共享方案初创团队或小型研究组可通过共享GPU资源降低成本。例如，使用CSDN星图镜像广场等平台提供的预配置AI镜像，支持一键部署和远程调用。这种方案允许用户按需申请GPU算力，通过时间片分配或任务队列调度实现资源动态分配。

共享GPU调度与独占GPU调度是管理GPU资源的两种策略。共享模式下，多个进程共享GPU计算能力与内存，实现资源在不同任务间的灵活共享；而独占模式下，GPU资源专供一个进程使用，确保资源隔离。具体应用场景和实现方法需结合实际需求进行选择。实现GPU资源池化是高效共享资源的关键。

设备管理与分配 设备分配策略：根据调度结果，GPU Operator负责将GPU设备分配给相应的Pod。它会确保每个Pod能够独占或共享GPU资源，以满足其计算需求。 设备隔离：通过硬件和软件层面的技术手段，实现不同Pod之间的GPU设备隔离。

GPU虚拟化技术允许多个虚拟机共享一个物理GPU，以提高资源利用率和性能，实现GPU虚拟化的主要方法有以下三种：SR-IOV（单根I/O虚拟化）技术原理：SR-IOV是一种硬件辅助的虚拟化技术，通过将物理GPU划分为多个虚拟功能（VF），每个VF可视为独立的GPU实例，直接分配给不同虚拟机使用。

华为云Volcano:让企业AI算力像火山一样爆发

1、Volcano有望进一步推动云原生技术在企业数字化中的落地，释放数据价值。

2、026年6月5日，华为云在INSPIRE创想者大会上集中发布了十余款AI新品，覆盖四大层级，涵盖基础设施、模型服务、企业平台及行业应用领域。Agentic Infra层面：强化AI算力与资源调度华为云推出四项核心产品：AICS灵衢智算集群：通过软硬协同优化，提升大规模AI训练的算力效率，支持千亿参数模型的分布式训练。

3、新基建时代的发展目标：在新基建时代下，算力成为新的生产力，数据成为新的生产要素，云、AI、5G则是新的生产工具，新型数字基础设施正在为政企数字化转型注入新动能。华为云创新发展，持续提供稳定可靠、可持续发展的云服务，致力于成为政企数字化转型和智能化升级的首选。

4、效果：通过Volcano调度加速AI训练与推理，集群利用率提升2倍。