隨著人工智能和高性能計算需求的爆炸式增長,圖形處理器(GPU)已成為支撐復雜計算任務的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。然而,傳統(tǒng)的 GPU 資源分配方式通常采用靜態(tài)分配模式,即在任務啟動時預先分配固定的 GPU 資源。這種靜態(tài)分配方式往往導致資源利用率低下,尤其是在工作負載波動較大或資源需求不確定的場景中,造成寶貴的計算資源閑置浪費。
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