GPU 共享/虚拟化方案: 故障隔离、显存隔离、算力隔离

AI 任务一般都会用到 GPU，这类资源相对 CPU/内存 来说往往更加昂贵，目前实现混部的开源方案有很多，基本是通过内核 cgroup 特性 针对传统 CPU 任务来做，真正实现 GPU 混部的方案却很少。因此，实现支持 QoS based GPU 共享/虚拟化，即在支持 故障隔离、显存隔离、算力隔离 的同时兼顾 GPU 应用性能，对混部来说是一种差异化竞争，意义重大。

目前业界已有的一些 GPU 共享/虚拟化方案：

不支持隔离但同 GPU 可以挂多 Pod（可能被大家称为“软隔离”）:
- 阿里云 gpushare-scheduler-extender、gpushare-device-plugin
- volcano GPU Sharing
- NVIDIA Time-Slicing
支持 cuda 层隔离的 vcuda
- 腾讯 tkestack vcuda-controller(cuda wrapper) , gpu-manager(device-plugin), gpu-admission(scheduler extender)
- 第四范式 k8s-device-plugin
MPS
- 百度 MPS+CUDA Hook ，2.0 支持用户态和内核态两种方案
- 字节火山引擎过去听分享可能也用到了 MPS
驱动层实现隔离
- 阿里云 cGPU
- 腾讯云 qGPU
GPU 池化
- 驱动科技GPU 池化
深度学习共享显存的GPU共享
- 蚂蚁蚁人深度学习

这些方案架构都比较类似，往往是 scheduler extender + device plugin:

新增 GPU 资源类型，scheduler维护一个新的 GPU 分配量来实现调度和分配逻辑。具体特点:

软隔离方案是没有隔离，简单支持 GPU 多挂载，算力、显存等是否超限全靠用户应用自觉；
vcuda方案是实现了隔离，拦截 cuda API，实现隔离，但实测性能不是很好，一些推理 case 延迟较高，且需随 cuda api 更新而变动；
NVIDIA MPS 性能会好一些，但因为原生没有故障隔离，因此没有研究很多，根据百度文章介绍可能做了一些改造；
第四种驱动层隔离 cGPU 方案，后面腾讯云也推出 qGPU 实现，这类相比之前的方案性能各方面可能会好一点，但只能在公有云上使用，无法用来提高用户自身集群的 GPU 使用率。
蚂蚁深度学习共享显存，是与框架运行时，目前还不能形成标准；

以上是过去调研了解到的一些方案，若有错误之处，欢迎批评指正。

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