💡
原文中文，约17400字，阅读约需42分钟。
📝
内容提要
在人工智能快速发展的背景下，GPU资源管理面临低利用率、高成本和调度复杂等挑战。NVIDIA的MIG技术通过硬件虚拟化提升GPU利用率至85%以上，并结合Amazon EKS，提供云原生架构的优势，确保资源安全与合规。
🎯
关键要点
- 在人工智能快速发展的背景下，GPU资源管理面临低利用率、高成本和调度复杂等挑战。
- 传统GPU使用模式存在资源利用率低、成本高和调度复杂的问题。
- NVIDIA的MIG技术通过硬件虚拟化提升GPU利用率至85%以上。
- MIG技术在硬件层面实现GPU分区，为每个实例提供完全隔离的计算环境。
- MIG技术支持多种配置模式，灵活适应不同工作负载需求。
- 将MIG技术与Amazon EKS结合，提供云原生架构的优势，确保资源安全与合规。
- EKS环境中，MIG实例可以根据工作负载动态调整，提升GPU利用率。
- NVIDIA GPU Operator是实现MIG功能的核心组件，管理GPU资源的生命周期。
- 在生产环境中实施MIG技术需要详细的基础设施准备和配置策略。
- 迁移到MIG技术的过程需要全面的评估和智能化的滚动升级流程。
- MIG技术的实施标志着GPU资源精细化管理的新时代，推动AI基础设施建设的变革。
➡️
