互联网服务GPU
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在模型推理的场景，如果没有GPU管理功能的K8S云平台支持，一个模型实例需要占用一张GPU卡。为了提高并行度，我们的经验是使用NVidia的Triton技术来实现一卡多实例的模型部署。
收起英伟达vGPU和Operator插件在hypervisor和k8s平台均可以实现GPU的切分和多卡复用的能力，具体可以参考Overview — NVIDIA Cloud Native Technologies documentation
目前这两个组件都已经包含到NVAIE软件套件中。
ChatGPT 回答
在非训练场景下，如果测试环境只有少量的GPU卡，可以考虑以下几种方式进行GPU资源的复用：
- 分时复用：将GPU卡的时间分配给不同的任务使用。例如，将一块GPU卡的时间分为若干个时间段，分别分配给不同的测试任务使用。这种方式可以最大化地利用GPU资源，但需要对任务的时间进行合理规划和分配。
- 空间复用：将GPU卡的显存分配给不同的任务使用。例如，将一块GPU卡的显存分为若干个空间，分别分配给不同的测试任务使用。这种方式可以最大化地利用GPU卡的显存，但需要对任务的显存需求进行合理规划和分配。
- 混合复用：将GPU卡的时间和显存同时分配给不同的任务使用。例如，将一块GPU卡的时间和显存分为若干个时间段和空间，分别分配给不同的测试任务使用。这种方式可以最大化地利用GPU资源和显存，但需要对任务的时间和显存需求进行合理规划和分配。
需要注意的是，GPU资源的复用需要考虑任务之间的相互影响和冲突，避免不同任务之间的竞争和干扰，影响测试结果的准确性和可靠性。因此，在进行GPU资源复用时，需要对任务进行合理规划和调度，确保任务之间的协调和平衡。