#码力全开·技术π对# 如何在 GKE 上为分布式训练框架（如 TensorFlow Enterprise）配置 GPU 共享（MIG / vG

如何在 GKE 上为分布式训练框架（如 TensorFlow Enterprise）配置 GPU 共享（MIG / vGPU）与多租户资源隔离？

一个 AI 实验室在 GKE 上共享 A100 GPU 节点，但单个训练任务无法占满整个 GPU，造成资源浪费。计划利用 NVIDIA 的多实例 GPU（MIG）或虚拟 GPU（vGPU）技术实现物理 GPU 的时间/空间切片。技术挑战包括：如何在节点池创建时启用 ​​--enable-gpu-sharing​​ 并指定 ​​gpu-sharing-strategy​​（​​time-sharing​​ 或 ​​MIG​​）；为 ​​A100​​ 实例启用 MIG 分区（如 1x7g.40gb, 2x3g.20gb）；在 Pod 的 ​​resource​​ 请求中指定 ​​nvidia.com/gpu: 0.5​​（共享）或 ​​nvidia.com/mig-7g.40gb.gpu: 1​​（MIG）；配置 ​​RuntimeClass​​ 和 ​​Device Plugin​​ 支持共享模式；通过 ​​nvidia-smi mig -l​​ 验证 MIG 实例创建；以及监控 ​​accelerator/duty_cycle​​ 等指标评估利用率。应如何构建高效、公平的 GPU 多租户共享平台？