Pereiti prie turinio
2026 m. spalio 28 d., trečiadienis
Tenesys AI News
Prenumerata
Modeliai· Svarbu· 🧪 Verta testuoti

GPU infrastruktūros optimizavimas su CUDA 13.4 atminties ribojimu

Trumpai: NVIDIA pristatė CUDA 13.4, įdiegdama skaidrų atminties ribojimą GPU dalijimuisi. Kartu su nauju atvirojo kodo „GPU Fractioning Operator“ ir „KAI Scheduler“ v0.18.0, jūsų įmonė gali tiesiogiai „Kubernetes“ Pod anotacijose nustatyti konkrečius atminties poreikius, maksimalias ribas ir skaičiavimo režimus.

Šaltinis: NVIDIA DeveloperNVIDIA13.4Originalus straipsnis ↗

Šią santrauką automatiškai parengė dirbtinis intelektas pagal „NVIDIA Developer“ publikaciją. Tai mūsų tekstas, ne originalo kopija — faktai, skaičiai ir citatos priklauso šaltiniui, kurio nuoroda pateikta viršuje ir apačioje.

Kas pasikeitė?

  • 1Vietiniai atminties ribojimai ir dinamiški diapazonai kiekvienam GPU darbo krūviui
  • 2Naujas „sm-sharing“ režimas lygiagrečiam skaičiavimui
  • 3„GPU Fractioning Operator“ MPS valdymui ir resursų matavimui
  • 4Integracija su „KAI Scheduler“ v0.18.0 per „NvFractions“ režimą
13.4
ParametrasBuvoDabar
Atminties ribojimasNepalaikomasSkaidrūs ribojimai su galimybe viršyti
Skaičiavimo režimaiTik „time-slicing“„time-slicing“ ir „sm-sharing“

Kodėl tai svarbu?

Šis atnaujinimas sprendžia prastovų problemą, leisdamas saugiai dalintis vienu GPU tarp kelių užduočių. Tai suteikia technines garantijas, kurios anksčiau nebuvo prieinamos standartiniame „Kubernetes“, ir supaprastina daugiabučių DI modelių veikimą.

Ką tai reiškia AI agentams ir kontaktų centrams?

Jūsų infrastruktūrai, valdančiai DI užklausas, tai leidžia konsoliduoti kelis modelius viename GPU be rizikos, kad viena užduotis perims visą atmintį. Išbandykite atminties ribų lankstumą siekiant padidinti pralaidumą ir palyginkite „time-slicing“ bei „sm-sharing“ režimų įtaką modelių atsakymo laikui.

🧪 Verta testuoti

Rekomenduojama išbandyti, norint optimizuoti DI agentų užklausų apdorojimo spartą ir maksimaliai išnaudoti turimą įrangą.

GPU Fractioning Operator· Nauja

Šaltiniai

  • NVIDIA DeveloperOficialusPirminis šaltinis
    „Memory-Enforced GPU Sharing in Kubernetes with NVIDIA CUDA 13.4“
    2026-10-27 22:50
    Originalus straipsnis →
Šaltinio publikavimo data
2026-10-27 22:50
Mūsų sistema rado
2026-10-27 22:52
Santrauka sugeneruota
2026-10-27 23:52

Straipsnį pagal originalų šaltinį parašė AI. Faktai, skaičiai ir kainos — iš šaltinio; trūkstamos reikšmės pažymėtos „Nėra oficialių duomenų“. Teisinė informacija, autorių teisės ir privatumas

GPU infrastruktūros optimizavimas su CUDA 13.4 atminties ribojimu · TENESYS AI NEWS