NVIDIA เผยทางเลือกแบ่ง GPU

ให้นับพื้นที่ที่งานต้องอยู่พร้อมกันก่อนนับจำนวน GPU เสมือน การแบ่งการ์ดเป็นหลายส่วนช่วยจัดการการใช้ทรัพยากร แต่ไม่ได้เปลี่ยนความจุทางกายภาพของการ์ด

NVIDIA เผยทางเลือกด้านใด

คู่มือวันที่ 27 ตุลาคม 2026 ของ NVIDIA อธิบายการกำกับหน่วยความจำผ่าน CUDA 13.4, GPU Fractioning Operator และ KAI Scheduler โดยมีค่าขั้นต่ำและเพดานที่กำหนดได้ ประกาศ Run:ai ก่อนหน้าเป็นพื้นหลังระบบนิเวศ ไม่ใช่หลักฐานว่าการแบ่งทุกแบบเท่ากับการแยกด้วย MIG

จะเปรียบเทียบการซื้อแบบใด

ตารางนี้เป็นวิธีตั้งคำถามสำหรับผู้ซื้อ ไม่มีผลทดสอบหรือราคาที่ใช้ตัดสินแทน configuration จริง

ลักษณะความต้องการ	ตรวจอะไรก่อน	ประเด็นของทางเลือกซื้อ
หลายโมเดลเล็กอยู่พร้อมกัน	weights และ cache รวม	การ์ดเดิมมีพื้นที่และ compute เหลือหรือไม่
โมเดลเดียวเกินพื้นที่การ์ด	การรองรับ model parallel	การ์ดเพิ่มต้องมีเส้นทางกระจายงานที่ใช้ได้
ต้องเผื่อ context ยาว	พื้นที่ cache ตามรูปแบบคำขอ	หน่วยความจำเพิ่มช่วยงานใดจริง
หลายทีมต้องมีงบขั้นต่ำ	request limit และการติดตาม	ระบบแบ่งทรัพยากรทำตามข้อกำหนดได้หรือไม่
ต้องแยกผู้ใช้งานเข้มงวด	ขอบเขตที่นโยบายต้องการ	การ์ดแยก MIG และ sharing ต้องประเมินต่างกัน

จะหลีกเลี่ยงการนับความจุเกินจริงอย่างไร

ขอรายการโมเดล แอปประกอบ และจำนวนคำขอที่ต้องอยู่พร้อมกัน แล้วบันทึกพื้นที่สูงสุดที่วัดได้ อย่าคิดเฉพาะไฟล์ weights และอย่าคูณจำนวน fraction เพื่ออธิบายว่ามีหน่วยความจำรวมมากกว่าที่ติดตั้ง

หากระบบเสนอให้ burst ควรระบุว่าความสามารถนั้นขึ้นกับพื้นที่ว่าง เมื่อทุกงานโตพร้อมกันต้องยังมีพฤติกรรมที่เจ้าของงานยอมรับได้ การให้บริการผ่านเกณฑ์ในช่วงเงียบไม่แทนการทดสอบภาระสูง

ใช้ แนวทางเทียบ multi-GPU กับหน่วยความจำมาก จัดทางเลือกก่อนขอราคา วิดีโอที่แนบเป็นบริบท NVIDIA ไม่ใช่หลักฐานการแบ่งทรัพยากรของเครื่องที่เสนอ