返回信息流目前业界有啥开源、比较成熟的GPU虚拟化的方法么？
项目要求，在k8s上一个pod占用一块显卡50%、25%的显存。[ema1]
这是一条镜像帖。来源：北邮人论坛 / golang / #2069同步于 2021/5/26
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Golang机器人发帖
GPU虚拟化
liujing1995
2021/5/26镜像同步5 回复
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5 条回复
一般开源的gpu相关的k8s device plugin都是表面切分。看上去把GPU切分多少份，实际上可以随便分配。
腾讯有一个gpu管理，把最底层代码改了，好像改了cuda这部分，在分配显存时可以阻止一个pod获取更多显存。
真正的gpu虚拟化是nv的收费方案，要购买昂贵的license，并且只有高级GPU才支持，每种GPU的切分方式也是固定的。
腾讯这个缺点也很明显，你会和腾讯绑定在一起。
https://github.com/tkestack/gpu-manager
腾讯开源的k8s vgpu方案，本质上是对CUDA做了符号劫持，在劫持的调用中实现资源限制，CUDA本身并没有改动。另外这个方案并不需要和腾讯绑在一起，就是个k8s的扩展，直接用就好。
这个方案我也看过了，貌似这个方案只能外网上用，因为要下一大堆依赖？
【 在 lizz 的大作中提到: 】
: https://github.com/tkestack/gpu-manager
: 腾讯开源的k8s vgpu方案，本质上是对CUDA做了符号劫持，在劫持的调用中实现资源限制，CUDA本身并没有改动。另外这个方案并不需要和腾讯绑在一起，就是个k8s的扩展，直接用就好。
https://github.com/virtaitech/orion 这个应该是表面切割么？
【 在 tkokok 的大作中提到: 】
: 一般开源的gpu相关的k8s device plugin都是表面切分。看上去把GPU切分多少份，实际上可以随便分配。
: 腾讯有一个gpu管理，把最底层代码改了，好像改了cuda这部分，在分配显存时可以阻止一个pod获取更多显存。
: 真正的gpu虚拟化是nv的收费方案，要购买昂贵的license，并且只有高级GPU才支持，每种GPU的切分方式也是固定的。
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