// AI 新闻 · 2026-10-28 · NVIDIA
NVIDIA 推出 GPU 分片共享方案支持 Kubernetes
NVIDIA 与 KAI Scheduler 团队联合推出 GPU 分片共享方案，通过新开源的 GPU Fractioning Operator 实现对 Kubernetes 集群中 GPU 资源的精细化管理。该方案在每台 GPU 节点上部署 Multi-Process Service（MPS），并结合 CUDA 13.4 的内存边界控制能力，为每个工作负载设定明确的内存限制和计算模式，实现按需分配、透明隔离的 GPU 分片使用。
原文发布 2026-10-28 04:50（北京时间）来源 NVIDIA自动整理 · 已核对原文
01摘要
CUDA 13.4 新增时间分片与 sm-sharing 计算模式，支持精确内存请求、可扩展上限及最小保障值。GPU Fractioning Operator 负责在节点层面设置 MPS、应用容器级内存和计算模式限制，并实时监控各分片的实际资源使用情况，确保调度器分配后资源被正确执行和报告。
由开源模型根据原文自动整理，经数字/专名逐项核对（必须在原文中出现），以原文为准。
02要点
- GPU Fractioning Operator 作为开源组件运行于 KAI Scheduler 组织下，与 NVIDIA GPU Operator 协同部署。
- CUDA 13.4 提供透明的内存边界控制，支持精确内存请求、可扩展上限及计算模式选择。
- KAI Scheduler v0.18.0 引入 NvFractions 模式，通过 Pod 注解将工作负载的内存需求、计算模式和 GPU 分配传递给节点端执行。
- 工作负载通过标准 Kubernetes 注解声明内存大小、增长上限、计算共享方式及跨 GPU 数量，实现细粒度资源控制。
03原文出处
Memory-Enforced GPU Sharing in Kubernetes with NVIDIA CUDA 13.4
NVIDIA · 发布于 2026-10-28 04:50（北京时间） · 上方为原标题
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