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Memory-Enforced GPU Sharing in Kubernetes with NVIDIA CUDA 13.4
NVIDIA Developer · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- NVIDIA CUDA 13.4 ajoute le partage de GPU avec limites mémoire dans Kubernetes via l'opérateur GPU Fractioning et l'intégration KAI Scheduler.
- Pourquoi ça compte
- Les ingénieurs plateforme gérant des clusters Kubernetes en ont besoin pour exécuter plusieurs workloads IA sur des GPUs partagés avec limites mémoire par workload.
- Vigilance
- L'opérateur GPU Fractioning nécessite NVIDIA GPU Operator actif et KAI Scheduler v0.18.0 minimum; les modes compute ne peuvent pas coexister sur un GPU.
- cuda
Les patterns derrière cette actualité
Chacun explique le fonctionnement de la technique, quand elle vaut son coût et où elle casse.
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