隨著人工智能和高性能計算需求的爆炸式增長,圖形處理器(GPU)已成為支撐復雜計算任務的關鍵基礎設施。然而,傳統(tǒng)的 GPU 資源分配方式通常采用靜態(tài)分配模式,即在任務啟動時預先分配固定的 GPU 資源。這種靜態(tài)分配方式往往導致資源利用率低下,尤其是在工作負載波動較大或資源需求不確定的場景中,造成寶貴的計算資源閑置浪費。
眾所周知,隨著人工智能、深度學習以及高性能計算(HPC)的快速發(fā)展,GPU (Graphics Processing Unit)已經(jīng)成為現(xiàn)代計算體系中的核心計算資源之一。相比傳統(tǒng)的 CPU,GPU 在并行計算方面具備顯著優(yōu)勢,加速大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和復雜計算的關鍵。