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(資料圖片)

智通財(cái)經(jīng)APP獲悉，繼上月發(fā)布“虛擬顯存”技術(shù)引發(fā)行業(yè)對(duì)GPU資源靈活分配的關(guān)注后，范式智能近日再次發(fā)布GPU動(dòng)態(tài)調(diào)度新進(jìn)展——基于Kubernetes動(dòng)態(tài)資源分配(DRA)的GPU動(dòng)態(tài)調(diào)度能力，實(shí)現(xiàn)對(duì)GPU算力與顯存的一體化精細(xì)調(diào)度。該技術(shù)不僅是對(duì)用戶關(guān)于“算力能否像顯存一樣動(dòng)態(tài)切分”疑問(wèn)的深入回應(yīng)，更標(biāo)志著GPU資源管理從容量擴(kuò)展邁向多維資源協(xié)同調(diào)度的新階段。

隨著Kubernetes v1.34的正式發(fā)布，其核心特性——?jiǎng)討B(tài)資源分配(DRA)已穩(wěn)定啟用，標(biāo)志著云原生資源調(diào)度進(jìn)入更智能、更靈活的時(shí)代。

在這一背景下，范式智能基于長(zhǎng)期在AI基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的積累，率先完成了HAMi-Core與DRA的深度適配，并推出GPU動(dòng)態(tài)資源驅(qū)動(dòng)(DRA Driver)，讓GPU像CPU一樣被靈活共享與調(diào)度，推動(dòng)云原生算力管理體系不斷完善與升級(jí)，為人工智能算力管理帶來(lái)新的可能。

讓GPU更靈活 讓算力更高效

在AI任務(wù)中，GPU是模型訓(xùn)練和推理的“引擎”，但長(zhǎng)期以來(lái)，傳統(tǒng)使用方式常導(dǎo)致GPU資源浪費(fèi)：要么“使用不滿”，要么“獨(dú)占浪費(fèi)”。

HAMi-Core結(jié)合DRA能力，實(shí)現(xiàn)了GPU的動(dòng)態(tài)切分與多任務(wù)并行。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，不同的任務(wù)可以同時(shí)使用同一塊GPU，各自占用合適的算力與顯存，就像多個(gè)應(yīng)用共享CPU一樣高效。

這帶來(lái)了兩大改變：

開(kāi)源共建 釋放更大的創(chuàng)新力

目前范式智能已將該演示項(xiàng)目開(kāi)源至GitHub(Project-HAMi/k8s-dra-driver)，并將與HAMi社區(qū)持續(xù)推進(jìn)相關(guān)特性和生態(tài)建設(shè)，歡迎更多開(kāi)發(fā)者和企業(yè)參與共建，共同推動(dòng) GPU 調(diào)度技術(shù)走向更智能、更開(kāi)放的未來(lái)。

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