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GPU分数解释了：如何在单个GPU上运行多个AI工作负载
了解GPU分数是什么，诸如时髦和多命名GPU（MIG）的技术如何工作以及Clarifai如何自动化GPU共享以有效地运行多个AI工作负载。
来源:Clarifai博客 | 实际应用中的人工智能简介：什么是GPU分数？
GPU目前的需求极高，尤其是随着行业中AI工作量的快速增长。有效的资源利用比以往任何时候都重要，而GPU分级是实现它的最有效方法之一。
GPU分数是将单个物理GPU分为多个逻辑单元的过程，允许多个工作负载同时运行在同一硬件上。这可以最大化硬件利用率，降低运营成本，并使团队能够在单个GPU上运行各种AI任务。
在这篇博客文章中，我们将介绍GPU分数是什么，探索诸如时空和NVIDIA MIG之类的技术方法，讨论您为什么需要GPU分馏，并解释Clarifai Complifai Complifai Complife Compertration如何为您处理所有后端复杂性。这使得在任何基础架构上都可以轻松部署和扩展多个工作负载。
Clarifai Compute编排 这使得在任何基础架构上都可以轻松地部署和扩展多个工作负载。现在，我们对GPU分数是什么以及它重要的原因有了很高的了解，让我们深入了解为什么它在现实世界中至关重要的原因。
为什么GPU分数是必不可少的
在许多实际情况下，AI的工作负载本质上是轻量级的，通常只需要2-3 GB的VRAM，而仍然受益于GPU加速。 GPU分数启用：
- 成本效率：在单个GPU上执行多个任务，大大降低了硬件成本。搅动器的利用：通过填充空闲周期的额外工作量来防止昂贵的GPU资源的利用不足，可减少额外的工作量：轻松地扩展一致的工作数量，从而使某些设置允许单个gpu. fried intervection intervection intervection intervection intervection intervection intervection。 硬件。