BpFile(id=289, bpId=163, name=ACK实现GPU成本优化, author=null, keyword=ACK,GPU,共享GPU,容器,云原生, description=利用阿里云容器服务ACK部署GPU集群之后,出于成本优化的考虑,对于集群中GPU利用率不高的应用,比如推理的应用,建议利用阿里云cGPU技术将一定数量的应用跑到一块GPU卡上,以提高利用率。对于GPU利用率比较高的应用,不做改动。这样可以实现灵活管理的同时,降低整体成本。, position=null, ossUrl=bp-E5GG8AXN2JQKKMT5.pdf, tags=null, level=null, tagList=null, products=null, productList=null, hotspot=null, oneClick=0, createTime=null, modifiedTime=null, timeConsuming=null, status=1, pdfDescription=场景描述 利用阿里云容器服务ACK部署GPU集群之后, 出于成本优化的考虑,对于集群中GPU利用率 不高的应用,比如推理的应用,建议利用阿里云 cGPU技术将一定数量的应用跑到一块GPU卡 上,以提高利用率。对于GPU利用率比较高的 应用,不做改动。这样可以实现灵活管理的同时, 降低整体成本。 解决问题 1.在ACK服务中实现共享GPU,灵活拆分 2.提高GPU利用率,降低TCO 3.应用无需修改,保障多个容器共享同一个 GPU时,彼此互相隔离 产品列表 ECS云服务器 GPU云服务器 容器服务ACK 专有网络VPC ARMS监控 ESS弹性扩容, templateId=null, freetry=null)
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