在 Kubernetes 中集成 NVIDIA 多进程服务 (MPS) 以在工作负载之间共享 GPU，从而最大限度地提高利用率并降低基础设施成本

大多数工作负载不需要每个 GPU 的全部内存和计算资源。因此，在多个进程之间共享 GPU 对于提高 GPU 利用率和降低基础架构成本至关重要。

在 Kubernetes 中，这可以通过将单个 GPU 公开为特定内存和计算大小的多个资源（即切片）来实现，这些资源可以由各个容器请求。通过创建每个容器严格需要大小的 GPU 切片，您可以释放集群中的资源。这些资源可以用来调度额外的 Pod，或者可以让你减少集群的节点数量。在任何一种情况下，在进程之间共享 GPU 都可以降低基础设施成本。

Kubernetes 中的 GPU 支持由NVIDIA Kubernetes Device Plugin提供，目前仅支持两种共享策略：时间切片和多实例 GPU (MIG)。然而，还有第三种 GPU 共享策略平衡了时间分片和 MIG 的优缺点：多进程服务（MPS）。尽管 NVIDIA Device Plugin 不支持 MPS，但有一种方法可以在 Kubernetes 中使用它。

在本文中，我们将首先研究所有三种 GPU 共享技术的优缺点，然后提供有关如何在 Kubernetes 中使用 MPS 的分步指南。此外，我们还提供了一种用于自动管理 MPS 资源以优化利用率和降低运营成本的解决方案：动态 MPS 分区。

GPU共享技术概述

共有三种共享 GPU 的方法：

• 时间分片
• 多实例 GPU (MIG)
• 多进程服务 (MPS)

在深入了解动态 MPS 分区的演示之前࿰