GPU 是如何进行算力管理的?

摘要

AI时代下,GPU算力管理面临“大参数、大数据、大算力”的挑战。从单卡到多机多卡,技术如MPS、MIG、NVLink、NVSwitch、cGPU、RDMA和eRDMA等,助力高效资源调度与隔离,提升GPU利用率,满足多样化AI任务需求,实现算力效益最大化。

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