概述

本文档介绍通过指定资源描述符使用 sGPU 的单容器多卡能力，分为 GPU 显存/算力同时隔离和仅隔离显存两种场景。

1. GPU显存/算力同时隔离

资源描述符

单张共享卡资源计算

• 每张 GPU 共享卡的算力资源 = baidu.com/xxx_xxx_cgpu_core / baidu.com/xxx_xxx_cgpu。
• 每张 GPU 共享卡的显存资源 = baidu.com/xxx_xxx_cgpu_memory / baidu.com/xxx_xxx_cgpu。

操作步骤

1. 导航路径：产品服务->云原生容器引擎 CCE->目标集群->工作负载->创建工作负载。
2. 在工作负载配置页的容器资源限制中，填写 baidu.com/xxx_xxx_cgpu、baidu.com/xxx_xxx_cgpu_core、baidu.com/xxx_xxx_cgpu_memory。
3. 提交前校验单卡算力与单卡显存是否均为正整数，并满足最小单位限制。

配置示例

1resources:
2  limits:
3    baidu.com/xxx_xxx_cgpu: "<GPU 共享卡个数>"
4    baidu.com/xxx_xxx_cgpu_core: "<容器总算力百分比>"
5    baidu.com/xxx_xxx_cgpu_memory: "<容器总显存 GiB>"

2. GPU 显存隔离，算力共享

资源描述符

单张共享卡资源计算

• 每张 GPU 共享卡的算力资源：与其他容器共享 100% 算力。
• 每张 GPU 共享卡的显存资源 = baidu.com/xxx_xxx_cgpu_memory / baidu.com/xxx_xxx_cgpu。

操作步骤

1. 导航路径：产品服务->云原生容器引擎 CCE->目标集群->工作负载->创建工作负载。
2. 在工作负载配置页的容器资源限制中，填写 baidu.com/xxx_xxx_cgpu 与 baidu.com/xxx_xxx_cgpu_memory。
3. 保持不配置 _cgpu_core 字段，使算力按共享策略生效。
4. 提交前校验单卡显存是否为正整数，且不小于 1 GiB。

配置示例

1resources:
2  limits:
3    baidu.com/xxx_xxx_cgpu: "<GPU 共享卡个数>"
4    baidu.com/xxx_xxx_cgpu_memory: "<容器总显存 GiB>"

使用限制

1. 单卡显存/算力需为正整数，即算力（baidu.com/xxx_xxx_cgpu_core / baidu.com/xxx_xxx_cgpu）与显存（baidu.com/xxx_xxx_cgpu_memory / baidu.com/xxx_xxx_cgpu）均需为正整数。
2. 单卡显存/算力需大于等于对应最小单位。
3. 如果未申请 _cgpu_memory 或 _cgpu_memory_percent，则不允许申请 _cgpu_core。
4. 显存隔离最小单位为 1 GiB。
5. 算力隔离最小单位为 5%。