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share GPUs between the pods
一：阿里云
#阿里云
https://github.com/AliyunContainerService/gpushare-scheduler-extender
share GPUs between the pods
https://github.com/AliyunContainerService/gpushare-scheduler-extender/blob/master/docs/install.md
二：字节
https://www.volcengine.com/docs/6419/
k8s部署nvidia-device-plugin
英伟达驱动所有版本下载
https://download.nvidia.com/XFree86/Linux-x86_64/
https://www.nvidia.com/Download/Find.aspx
GPU驱动安装
https://www.volcengine.com/docs/6419/68597
https://www.volcengine.com/docs/6419/
#驱动兼容列表，驱动与cuda兼容列表
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html
#安装CUDA工具包
https://www.volcengine.com/docs/6419/69858
三：BitFusion
Bitfusion 可以将GPU内存划分为任意大小不同的切片，然后分配给不同的客户端以供同时使用
https://github.com/vmware/bitfusion-with-kubernetes-integration
四：同类方案对比
Nvidia的容器层GPU方案仅支持将整块卡映射到容器，无法在容器之间共享同一张卡
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厂商方案 |
驱动管理 |
显存调度 |
显存隔离 |
算力隔离 |
拓扑感知 |
资源Quota |
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Nvidiak8s-device-plugin |
支持 |
不支持 |
不支持 |
不支持 |
支持 |
不支持 |
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华为volcano |
不支持 |
支持 |
不支持 |
不支持 |
不支持 |
支持 |
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阿里gpu-share |
依赖nvidia-runtime |
支持 |
不支持 |
不支持 |
不支持 |
不支持 |
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腾讯gpu-manager |
支持 |
支持 |
支持 |
支持 |
支持 |
支持 |
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