GPU 容器虚拟化又有新东西了，怎么用才更顺手全场景都能试试看

关于GPU容器虚拟化又有了新的进展，这个新东西主要来自于一些公司和开源社区的努力，让原本在容器里使用GPU这件有点“技术活”的事情，变得更容易上手，而且能适应的场景也更广了，就是现在你想在容器里跑需要GPU的程序，不管是做人工智能训练、科学计算，还是图形渲染,都比以前更顺手了。

新东西“新”在哪？以前为啥不顺手？

要理解新在哪，得先知道以前的痛点，最早的时候，在容器里用GPU，通常需要把宿主机的整个GPU驱动和库文件“映射”到容器里，这种方法很原始，就像把一整工具箱直接搬进一个小房间，不仅笨重，而且容易出问题，容器里的软件版本必须和宿主机一模一样，否则就“打架”，用不了，管理和升级都非常麻烦。（来源：基于早期Docker使用GPU的常见做法）

后来，英伟达推出了NVIDIA Docker，这算是一个巨大的进步，它提供了一种更标准、更干净的方式让容器访问GPU，但即便如此，它本质上还是让容器“看到”了整个物理GPU，这就带来了新的问题：如果一个团队有多个人想用同一张很贵的GPU卡，比如A100，该怎么办？大家只能排队轮流用，这张卡在一个人手里时，其他人就得干等着，GPU的资源没办法被灵活地切分和共享，这在很多时候造成了巨大的浪费。（来源：NVIDIA Docker运行时的工作机制描述）

新的进展核心就围绕着一个关键词：细粒度共享，目标是把一块强大的GPU像切蛋糕一样，分成好几份，让不同的容器、不同的用户同时使用,互不干扰。

新东西怎么用才更顺手？

让GPU容器虚拟化变得更顺手的技术路径主要有几条，它们各有侧重,你可以根据你的场景来选择。

基于MIG技术的“物理分蛋糕” 这是英伟达自家从安培架构（比如A100、H100）开始推出的硬件事物，MIG的全称是Multi-Instance GPU，它允许系统管理员把一块物理GPU最多划分成7个独立的、硬件隔离的“小GPU实例”。（来源：NVIDIA官方MIG技术文档）

• 怎么用：你用命令工具或者Kubernetes的插件，就可以像分配CPU和内存一样，直接申请“我要1个拥有5GB显存的GPU实例”，这个实例是硬件层面隔离的，性能非常稳定，绝对不会被“邻居”影响。
• 什么时候更顺手：这特别适合需要稳定性能和严格隔离的企业环境，在一个AI平台上有多个团队，有的在做模型训练，有的在做模型推理，你可以给训练任务分一个大的GPU实例，给推理任务分几个小的实例，大家井水不犯河水，资源利用率大大提高,缺点是它需要特定的高端GPU硬件支持。

基于时间切片的“软件排队” 对于一些没有MIG功能的GPU（比如常用的V100、RTX系列），或者需要更灵活分配的场景，就可以用时间切片的方式，这个技术不是真的把GPU硬件切开，而是通过驱动程序，让多个任务在GPU上非常快速地轮流执行,就像单核CPU同时运行多个程序一样。

• 怎么用：在Kubernetes这样的容器编排平台里，你可以通过一些插件（比如NVIDIA的K8s Device Plugin配合特定的配置）来设置，你可以指定一个容器“最多能使用GPU 50%的计算能力”，即使当前只有它一个任务在跑，它也不会占满100%,剩下的算力可以分配给其他容器任务。
• 什么时候更顺手：这非常适合开发和测试环境，数据科学家们都在同一个服务器上调试代码、跑一些小规模的实验，通过时间切片，大家不用争抢，可以同时进行，虽然每个人的任务会慢一点，但避免了漫长的等待，整体效率提升了，它的缺点是任务之间没有硬隔离，如果一个任务崩溃导致GPU驱动出问题,可能会影响同卡上的其他任务。

虚拟化技术的“全场景覆盖” 还有一些更前沿的技术，比如借助底层虚拟化Hypervisor来实现GPU的虚拟化，这种方法能做到非常精细的资源切割，甚至可以把不同厂商（比如英伟达、AMD）的GPU资源统一管理起来,形成一个虚拟的GPU资源池。

• 怎么用：这类方案通常由一些专业的云计算厂商或开源项目提供（例如某些基于Kubernetes的扩展方案），它们会提供自己的操作接口和调度策略，他可能不需要关心底层是哪种GPU，只需要申请“需要多少GPU算力”即可。
• 什么时候更顺手：这瞄准的是混合云和多云环境，或者大型企业希望构建内部私有云平台的时候，它能实现最大程度的灵活性和资源池化，让GPU像现在的云服务器一样可以按需创建、销毁和调整配置,目前这类技术还在不断成熟和普及中。

全场景都能试试看，怎么理解？

所谓的“全场景”，就是指从个人的笔记本电脑，到多人的开发机，再到大型的数据中心和生产环境,都有了更顺手的GPU容器化方案。

• 个人学习/开发场景：你可以在自己的带GPU的电脑上，使用Docker Desktop（已内置了对GPU的支持）或者简单的容器运行时，直接运行一个包含PyTorch或TensorFlow的容器来做练习，这是最基础的“顺手”。
• 团队研发场景：团队共享一台或多台强大的GPU服务器时，就可以采用上面提到的时间切片或者MIG技术，通过Kubernetes进行资源调度，每个成员通过提交作业的方式使用GPU，避免了冲突,管理起来非常清晰。
• 大规模生产环境：在需要部署AI模型服务（推理）的场景下，MIG能保证每个服务的响应时间稳定；而虚拟化技术则能实现高效的弹性伸缩，在流量高峰时自动分配更多GPU资源,低谷时释放以节省成本。

GPU容器虚拟化的新进展，核心就是让资源的分配从“粗放”走向“精细”，从“独占”走向“共享”，无论你是在哪个环节使用GPU，现在都有更合适的工具和方法，让你用得更顺手、更高效，选择哪种方案，取决于你的具体需求：是追求极致的性能和隔离，还是更看重灵活性和成本，建议可以从自己最熟悉的场景开始，比如先在团队的开发服务器上尝试配置时间切片，亲身体验一下这种“顺手”带来的便利。