📌阅读时间：3分钟
🎯适合人群：AI工程师｜云平台用户｜创业公司算力租用方｜运维负责人
市面上 90% 的“显卡租赁”，本质上是分时复用或容器隔离下的“共享显卡”。
你拿到的，不是“整张卡”，而是“被调度系统切下的一块资源”。
🧩01｜你以为租的是整卡，其实只是“看起来像”
大部分云平台对用户展示的是：
✅“你现在拥有一张 A100，显存 80GB，GPU 利用率实时可见。”
但实际上呢？
你可能只是：
和别人共享了一张 A100
每次只在你使用期间调度部分计算资源给你
有可能你和另外 2～5 个人用的是同一张物理显卡！
⚙️02｜GPU分时复用 VS 显存切片 VS 容器隔离
平台方为了“提高显卡利用率”，通常会使用如下技术：
✅1. 分时复用（Time Sharing）
多个用户轮流使用 GPU 的计算单元
每个任务在“毫秒级”被调度切换 → 用户感觉是“自己在独占显卡”
📌特点：
利用率提升，但对推理任务友好、训练任务易中断
某些平台会引入“抢占机制”来优化调度策略
✅2. 显存切片（Memory Partitioning）
显存划成多个隔离空间（比如 10G、20G、40G）分配给不同用户
通常配合虚拟化技术（如 NVIDIA MIG 或 CUDA Multi-process Service）
📌适用于：
推理类任务、低强度训练任务
可保证彼此不干扰，但不适合需要整卡性能的用户
✅3. 容器隔离（Container-based Scheduling）
用户任务运行在独立的 Docker 容器中
每个容器通过
nvidia-docker被分配 GPU 资源
📌配合 Kubernetes 可实现：
动态资源调度
任务暂停/恢复
容器热迁移（如训练不中断切换 GPU）
💬03｜你以为是“慢卡”，其实是被切片了
用户常见困惑：
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🚨04｜判断你是否真的“独享”了一张卡
✅一键判断法：nvidia-smi
看以下 3 个信号：
是否有其他用户进程正在使用同一张卡？
显存是否是完整 40GB/80GB，或只分配了其中一部分？
GPU Utilization 是否规律波动（表明分时调度）？
🧠一句话总结：
云上显卡，可能只是“你看到的一小块”；
真正的整卡资源，是高配用户才配得起的“独立车道”。
💡建议策略：
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