如何透過共享 GPU 基礎設施執行隔離租戶 Kubernetes 叢集
為何重要
這項方案解決了大型 AI 組織中「一團隊一叢集」所帶來的基礎設施利用率低與管理複雜度高的痛點。透過高階排程與虛擬化技術，大幅壓縮 GPU 資源成本，推動 GPU 計算模型從擴張數量轉向提昇單機多租戶運作有效率。
NVIDIA 技術團隊提出一種基於開源工具 KAI Scheduler 與 vCluster 的多租戶部署方案，讓不同團隊可共用單一 GPU 節點，卻擁有邏輯上完全獨立的 Kubernetes 控制平面環境。