对比，催化真实的GPU池化

ent和Server比如说掌控BSS，达到平均分配、控管并负责管理整个坦克部队内部所有GPU人力资源的目标。

由此，我们可以看得见：① OrionX AI算力人力资源池转化化解建议的这套负责管理模式不数可以大力支持K8S，还能年初的大力支持KVM及化学机体， 适用区域内更为广。②突破了传统GPU模拟转化新科技不用大力支持单机体GPU协作的允许，融合了GPU协作、聚合和远程使用等 多种能力也，构筑 一个集软件并不一定GPU。

2、耐用性对比

自由软件建议采用的是CUDA绑定阻截。多半情况下，应用程序来的AI领域程序来亦会绑定CUDA API，进而绑定GPU硬件顺利再多成并行近似值。libcuda.so 是应用程序来态下最终亦会被绑定的Driver API 库，它的接口公开但是付诸细节竞争者。自由软件建议付诸了一个类似的快照库，例如libvendor-cuda.so ，劫持了领域程序来对CUDA Driver API的绑定，并且把绑定应答给真实的GPUSP的libcuda.so。在应答的步骤中，绝大部分的API可以面的有接透传，而对少量API顺利再多成流控和改动。具体如下图所示：

为了付诸这样的精准度，这类自由软件建议的左、中、任左三层必须处在同一个桶内内部，而且访问行政权一致。那么，疑问来了，由于处在同一桶内， 应用程序来是几乎有可能横越中间的允许，去面的有保持联系达原生CUDA的，进而抢走整个化学GPU。这个举动不一定是高深的黑客新科技，也许应用程序来只是出于业务范围须要要，从以外面的E-一个libcuda.so明文，或者只是回传一下链接库的路径，比如：export LD_LIBRARY_PATH等。然后，自由软件建议便是的“允许”、“隔离”、“协作”就不停破防了。破防的后果显而易见，GPU原本是可以被多应用程序来协作的，以前该应用程序来可以肆意挤占其他应用程序来的人力资源，其他应用程序来的程序来亦会因为人力资源太少而报错（比如OOM）。

OrionX AI算力人力资源池转化化解建议同样有CUDA绑定阻截，但是相较于自由软件建议， 由于采用了C/S负责管理模式（OrionX Client Runtime与OrionX Server Service），它 将应用程序来领域与底层原生的CUDA分别烧录在了两个的网络内部空间内。首先，这从根源上杜绝了应用程序来面的有保持联系达原生CUDA的必要性，因为他们分属在两个有所不同的的网络内部空间中。其次，OrionX对GPU顺利再多成模拟转化一般化，且细粒度夫分与供给是在Server端顺利再多成的，OrionX Server可视与掌控端OrionX Controller保持心律不整，全方位监控所有OrionX Client端的举动，任何非法的加载都亦会被拒绝。所以，应用程序来的任何举动显然只在自己所在的的网络内部空间生效，他要用的任何篡改举动都是无效的， 人力资源的平均分配还是按OrionX AI算力人力资源池转化化解建议的既定语义执行。篡改举动最恶劣的后果就是自己的程序来出错、无法列车运行，其他应用程序来压根不受不良影响。因此，OrionX的耐用性是其他建议无法比拟的。

3、人力资源复用对比

协作建议最面的有接的目标就是进一步提高GPU的利用效率，付诸降本增效。利用效率的进一步提高，除了把化学GPU夫分成更为浓密的模拟GPU以外，还有更为重要的一点就是人力资源的快照拘押。如果模拟GPU平均分配出去此后直到现在是被独占的，哪怕AI业务范围处于闲置状态也无法快照拘押人力资源，那么GPU利用效率的大大进一步提高是很受限的。

具体来看一下自由软件建议，在前文中，我们介绍过，这类建议是通过device-plugin插件对业务范围桶内内流过vGPU系统设计数值的基本上来并不一定这个业务范围用多少GPU人力资源的。那么这个流过的动作是要在桶内列车运行前就顺利再多成的，换句话说就是桶内一激活，这个vGPU就要被E-回头。桶内激活此后就依靠里面的的libvcuda.so顺利再多成人力资源允许，device-plugin就直到现在介入桶内的列车运行了。因此，可以看得见E-回头的这个vGPU是一个“快照”的基本上，既没法快照抑制它的大小不一，也没法快照拘押人力资源，面的有到这个桶内衰微。

OrionX AI算力人力资源池转化化解建议刚好克服了这些缺陷。由于提供算力平均分配与供给的是OrionX Server Service这个部件，它既能平均分配，也能贮存。OrionX Server可以根据业务范围须要求提供“快照”与“快照”两种平均分配基本上。

便是“快照”，就是在这个桶内的生命周期总括，模拟GPU是可以被抑制大小不一与为数的，一旦任务列车运行结束（CUDA指令发送再多成），那么被租用的模拟GPU人力资源第一时间拘押。这是由于OrionX Server与OrionX Client保持数据面的的无线电，亦会可视感知来自OrionX Client的须要求变转化、任务激活等动作，并给出具体来说对系统。通过这些快照的特性，GPU人力资源可以更为加高效地相伴，付诸GPU 用再多第一时间拘押。

写在就此

OrionX AI算力人力资源池转化化解建议几乎大力支持裸机体、模拟机体、桶内以及K8S等多种周边环境的再多整的人力资源池转化，大力支持CPU和GPU解耦、稳定性适配、按须要绑定，是一套再多善的SSDGPU池转化化解建议，站在整个互联的高度化解GPU利用效率低、低成本、平均分配与负责管理难等疑问。这一套建议与自由软件建议不对同一维度，其新科技优势及耐用性远不是基于桶内的自由软件建议通过K8S的2个插件要用到卡的夫分就能比肩的。

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