NexGPU-算力租赁,GPU服务器,GPU云算力,AI服务器租用-新闻博客 - MIG
最近一份覆盖数万Kubernetes集群的分析数据，把AI基础设施的尴尬摊开了：GPU平均利用率只有5%。CPU大概8%，内存20%，GPU反而垫底。这意味着企业掏钱买来的昂贵算力，95%时间在空转。健康水平大约在50%左右，差距巨大。有人把整机房的H100、H200囤着，却因为“怕抢不到”而长期闲置，结果账单照付，产出寥寥。问题不在卡本身性能差，而在分配方式太粗暴。默认情况下，一个Pod请求nvidia.com/gpu: 1就独占整张物理卡。轻量推理、小模型微调、embedding服务，往往只用到10%-40%算力，剩下的全浪费。训练任务高峰期能冲到80%以上，但平均下来还是低。开发者习惯“先申请整卡再说”，实验跑完也不及时释放，节点就这么挂着烧钱。一张H100闲置一小时成本不低，团队规模稍大，一个月就能冒出好几万美元的隐形支出。更糟的是，软件层面的时间共享（time-slicing）虽然能把一张卡虚拟成多个，但没有硬件隔离。一个任务OOM或者抢带宽，容易拖累邻居。生产环境尤其怕这种噪声。这时候，硬件级分区就派上用场了。NVIDIA的Multi-Instance GPU（MIG）就是针对这事儿的。它把一张支持的卡（A100、H100、H200，以及更新的Blackwell系列）切成最多7个独立实例。每个实例有自己的计算核心、高带宽内存、缓存和带宽配额，故障完全隔离。一张卡可以同时跑多个不同大小的推理服务，或者混合训练+推理，互不干扰。管理员还能动态重配：白天切成多个小实例服务低吞吐推理，晚上合成大实例做训练。实操上，Kubernetes环境最常见。先装好NVIDIA GPU Operator。然后通过ConfigMap定义分区配置。举例，H100 80GB常见几种：1g.10gb：7个实例，适合小分类器或轻量embedding2g.20gb：3个，适合7B级模型开发测试3g.40gb：2个，适合中等规模推理或微调全卡：留给大模型训练配置大概长这样（简化版）：apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: default-mig-parted-config namespace: gpu-operator data: config.yaml: | version: v1 mig-configs: all-balanced: - devices: all mig-enabled: true mig-devices: "1g.10gb": 2 "2g.20gb": 1 "3g.40gb": 1应用后，给节点打标签激活，比如nvidia.com/mig.config=all-balanced。注意：改配置前必须drain节点，正在跑的Pod会被驱逐，所以选维护窗口，或者配好PodDisruptionBudget。Pod请求时直接写nvidia.com/mig-2g.20gb: 1就行，调度器会匹配对应实例。有团队实测，原先一张卡只跑一个服务，利用率长期20%以下；切成多个后，同一硬件同时服务3-5个轻量任务，整体利用率轻松上到60%以上。再叠加上弹性，效果更明显。有人算过，把机队从60%推到85%有效利用率，相当于把固定成本摊到更多有用GPU小时上，单小时有效成本能降大约30%。时间切片适合开发环境或极轻负载，配置更简单，通过GPU Operator开replicas就行，一张卡虚拟成4-8个。但没有内存隔离，vLLM这类默认占90%显存的服务得手动调低--gpu-memory-utilization，不然直接OOM。生产优先MIG。动态资源分配（DRA）最近在Kubernetes 1.34正式GA，进一步解放了调度。不再死盯节点标签和计数器，工作负载可以直接声明需要的属性：多少显存、什么架构、是否支持NVLink。驱动发布ResourceSlice，调度更灵活。多租户、多模型混部场景特别香。配合MIG，能把碎片化资源拼得更紧。监控是必须的。装DCGM Exporter，盯几个关键指标：GPU利用率、显存使用/空闲、功耗、时钟。设告警：利用率连续30分钟低于20%就提醒，可能是该缩容或重分区的信号；显存超90%持续5分钟，考虑换更大实例或再切一刀。Grafana有现成的NVIDIA仪表盘，直接套。常见误区也得避。一是盲目全切最小实例，大模型KV缓存一上来就爆。先评估模型大小和batch，7B FP16大概14GB权重，加上下文再加几GB，2g.20gb可能紧，优先3g.40gb。二是忽略节点生命周期。实验节点跑完不自动缩到零，照样烧钱。用支持GPU的自动扩缩容，空闲30分钟就下线，预热时间3-8分钟要提前预留。三是全用按需实例，Spot比例极低。可中断的训练、批推理、预处理，Spot能省六成以上，配合检查点机制就行。四是不隔离通用服务。用Taint和Affinity把纯CPU的微服务挡在GPU节点外，专卡专用。把这些串起来，中小团队就能把浪费压下去。白天用多个小MIG实例跑在线推理，晚上合成大卡做离线训练或微调；流量低时整体缩容，高峰再弹起来。云端弹性正好补位。像NexGpu这类云算力平台，提供灵活的GPU租赁和调度能力，能快速拉起支持MIG的实例，按需增减，不用自己囤硬件。实验阶段租小切片，生产扩全卡，成本跟着真实负载走，而不是跟着FOMO走。实际落地时，建议分步走。先量测现有集群真实利用率，找出长期低负载节点。再挑一两张卡试MIG，跑混合负载验证隔离和性能。确认无误后，全量推，并接上自动扩缩和Spot策略。推理服务再叠连续批处理、PagedAttention、前缀缓存这些，利用率还能再抬一截。训练则关注数据管道是否喂得上，避免GPU干等。有人担心切分后性能线性下降。硬件隔离保证了带宽和缓存专属，实测小实例上的推理延迟和吞吐更可预测，整体机房产出反而更高。多租户场景下，故障隔离尤其值钱——一个租户的OOM不会拖垮整张卡。现在算力价格有回升迹象，H200等已有上调，再浪费不起。与其继续囤闲卡，不如把现有资源切细、调度活、监控紧。云端配合MIG，一张卡当几张用，弹性按需补，中小团队也能跑出接近大厂的效率。动手改配置比再下一单采购单更划算。试过的人基本回不去全卡独占的老路了。
GPU闲置危机：云端弹性破解利用率困局
很多人盯着GPU买不到、交付周期拉长这事儿，却忽略了另一头更扎心的现实：已经到手的卡，大量时间在空转。行业数据显示，典型ML工作负载里GPU空闲时间常达60-80%，部分Kubernetes集群平均利用率甚至只有5%左右，相当于企业实际用着的算力只是采购量的零头。训练集群可能跑到95%饱和，推理侧却一天闲置30-60%。短缺和浪费同时存在，钱就这么悄悄漏掉了。先看短缺这一面。H100、H200这类卡的交付周期动辄36-52周，根源不在芯片die本身，而在HBM内存和TSMC的CoWoS封装产能被大厂提前锁定。Blackwell系列B200更是排到2027年。中小团队想扩容训练，往往只能挤on-demand，成本翻倍还不一定有货。规划周期从季度直接压缩到几周，训练任务排队、推理token成本抬头，成了常态。但另一边，购买成本居高不下、租赁价格却相对低迷的现象也引来讨论：如果按五年折旧和满负荷算，部分小规模供应方的租金甚至难以覆盖初始投入。这背后更多是分配和利用问题——大厂集群训练是脉冲式的，推理需求又分散，结果大量卡被预留却闲着。你付了全价，实际产出却只有一半甚至更少。对中小团队来说，硬扛自建或长期预留，很容易踩坑。峰值按最高需求买，平时就空转；或者把A100当万能卡，跑预处理、小模型微调也上高端卡，浪费更严重。Jupyter笔记本忘关一周末，账单就能多出几百刀。更别说多节点任务里，通信瓶颈或数据加载慢，SM利用率掉到40%以下，FLOPS实际只用了理论峰值的零头。破局关键在“匹配需求、弹性取用、持续优化”。第一步是换硬件选型思路。数据预处理和tokenization用CPU或低端卡就够；7B-13B微调，一张中端卡加gradient checkpointing往往能搞定；真正大模型预训练才上H100集群。推理内存bound多，L4或类似卡性价比更高。别一上来全上旗舰。第二步，善用可中断实例。Spot或preemptible能砍掉40-70%费用。训练时每15-30分钟做一次checkpoint，把模型状态、优化器、数据位置存到持久网络存储，而不是本地盘。实例被回收最多丢半小时进度，整体省下大头。有团队用这套方法把70B模型训练成本压到可接受范围。推理侧可以on-demand保底，Spot做突发，负载均衡自动切换，多备20%容量缓冲。代码层面并不复杂。PyTorch里写个简单的save/load函数，训练循环里定时调用，启动时自动resume就行。关键是存到S3或类似持久层，实例没了数据还在。再叠加上mixed precision（BF16/FP16）、Flash Attention、8-bit优化器、gradient accumulation，内存需求能降好几倍，同样任务用更少卡甚至更便宜卡型就能跑。第三步，量化与架构瘦身。FP8在H100/H200上原生支持，70B模型显存需求接近减半，卡数直接砍一半。INT4（GPTQ/AWQ）更激进，13B模型能塞进24GB消费级卡。MoE模型只激活部分参数，计算量降，但权重还得全加载，适合内存大的卡。蒸馏出小学生模型，推理成本能降一个数量级，质量损失可控。路由策略也管用：简单query走小模型，复杂再上大模型，整体成本降40-70%常见。调度和共享别忘了。MIG把一张卡切成多个独立实例，小推理任务共享，利用率翻倍不是梦。时间切片适合实验notebook。监控必须上：SM利用率目标70%以上，内存用不满就换小卡，MFU（模型FLOPS利用率）世界级在40-60%，低于20%就得查瓶颈。按项目、团队打标签，僵尸实例自动杀，预算告警设50%/80%。可见性一上来，团队自然会收敛浪费。实操场景举例。做RAG或私有知识库微调的中小团队：日常用本地或低配卡原型，高峰期秒级拉起云端卡做全量训练或大批量推理。不用长期占着高配，任务完立刻释放。视频生成或agent流水线，burst需求大，弹性扩容比自建划算多了。训练和推理分离：训练用Spot冲高峰，推理用稳定池加自动扩缩。常见误区有几个。一是为了“保险”过度预留，结果闲置吃掉利润。二是忽略checkpoint频率，Spot中断就全丢。三是硬件不匹配，小任务上大卡。四是只看卡时价格，不看实际吞吐和利用率。五是单点依赖一家，供应紧时没后路。多源编排或快速切换，能对冲风险。云端弹性在这里就显出优势。需求波动大时，分钟级扩缩比买卡快；按实际使用付费，闲置直接归零。像NexGpu这样的平台，专注GPU算力租赁，能快速匹配不同卡型和时长，帮团队把“有卡不用”变成“用时有卡”。训练任务来了就拉，结束就放，配合上述优化，整体账单往往能砍一半以上。对数据敏感的，还可以混合：敏感部分本地，大批量云上跑。从短缺到高效，不是再多买几张卡，而是把每一小时算力都用在刀刃上。监控利用率、匹配负载、Spot加checkpoint、量化瘦身，这几招叠起来，中小团队也能在紧张供应里跑出像样节奏。下次扩容前，先问问自己：现有卡真正在干活的时间有多少？答案往往比想象中更低。把那个数字提上去，比单纯追新卡更实在。