本文讨论了在生产环境 Kubernetes 中实现高效 GPU 共享的策略。文章强调了将大型 GPU 分配给小型模型的挑战，并探讨了 MIG（多实例 GPU）和 MPS（多进程服务）等技术在优化资源利用方面的优势。文章还提到了在 MIG 和 MPS 不适用的情况下，时间切片作为一种替代方法。 AI
影响 通过优化 GPU 资源分配，提高在 Kubernetes 上运行的 AI 工作负载的效率。
排序理由 文章讨论了在特定软件平台内优化现有硬件资源使用的技术实现细节，而不是关于新版本发布或重要的行业事件。
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