虚拟化技术实现；容器和虚拟化；一种软件实现各类厂商多种型号算力资源池化和虚拟化的；
目录
虚拟化技术实现
1. GPU虚拟化技术
2. CPU虚拟化技术
3. 容器化虚拟化技术
4. 存储和网络虚拟化技术
5. 算力并网技术
容器和虚拟化
1. 隔离性
2. 资源利用率
3. 启动时间
4. 部署方式
实例说明
一种软件实现各类厂商多种型号算力资源池化和虚拟化的
虚拟化技术实现
算力共享平台在实现过程中，通常会采用多种虚拟化技术来优化算力资源的分配和利用。以下是一些主要的虚拟化技术，它们在算力共享平台中的应用：
1. GPU虚拟化技术
随着大模型和智能化应用的兴起，GPU算力需求显著增加。算力共享平台通过GPU虚拟化技术，如NVIDIA的vGPU、MIG（Multi-Instance GPU）以及MPS（Multi-Process Service）等，实现GPU资源的灵活切分和共享。这些技术允许将一块物理GPU切分为多个虚拟GPU（vGPU），每个vGPU可以独立地运行不同的应用，从而提高GPU资源的利用率。
- NVIDIA vGPU：提供高可靠、安全的虚拟化方案，但可能不支持容器，且资源分配固定，需要额外的license费用。
- MIG：支持在单个GPU上动态管理多个实例，优化GPU利用