助力深度学习！阿里开源可插拔 GPU 共享调度工具( 二 )_根据Gartner对全球CIO的调查结果显示

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根据 Gartner 对全球 CIO 的调查结果显示，人工智能将成为 2019 年组织革命的颠覆性力量。对于人工智能来说，算力即正义，成本即能力，利用 Docker 和 Kubernetes 代表云原生技术为 AI 提供了一种新的工作模式，将 GPU 机器放到统一的资源池进行调度和管理，这避免了GPU 资源利用率低下和人工管理的成本。因此，全球主要的容器集群服务厂商 Kubernetes 都提供了 Nvidia GPU 容器集群调度能力，但是通常都是将一个 GPU 卡分配给一个容器。这虽然可以实现比较好的隔离性，确保使用 GPU 的应用不会被其他应用影响；对于深度学习模型训练的场景也非常适合，但是，针对模型开发和模型预测的场景还是会显得比较浪费。基于此，大家有了共享 GPU 的集群调度需求。