gpu资源调度最佳实践

GPU资源调度的最佳实践如下：

共享GPU调度：多个进程可以同时访问GPU资源，GPU的计算能力和内存可以在不同的任务之间共享。

独占GPU调度：GPU资源在任何时候只能由一个进程独占，一旦GPU被一个进程占用，其他进程就无法访问。

此外，在Kubernetes环境中部署和管理基于GPU资源的大型语言模型任务时，涉及几个关键步骤：

定义资源请求和限制：在部署文件中为每个容器指定所需的最小和最大GPU资源。

实现优先级和配额：使用Kubernetes的配额和优先级类资源来管理不同任务的资源分配和优先级。

设置自动扩缩容规则。

安装和配置Kubernetes集群：在所有服务器上安装Kubernetes，并配置它们以形成一个集群。

安装GPU资源管理插件：例如，NVIDIA的Kubernetes设备插件，可以让Kubernetes识别和管理GPU资源。

创建和部署容器化应用：将大型语言模型容器化，以便在Kubernetes集群上运行。