Зачастую дорогие графические процессоры фрагментируются и простаивают. Классическая проблема — задача забирает видеокарту целиком, хотя в действительности использует лишь малую часть ее ресурсов. Как в таком случае эффективно распоряжаться кластером? Не забываем, что оборудование поставляется разными вендорами, каждый из которых предлагает свою модель управления.Проблему оркестрации для таких случаев берет на себя HAMi (Heterogeneous AI Computing Virtualization Middleware) — решение с открытым исходным кодом для виртуализации GPU в Kubernetes. На днях проект получил статус Incubating в экосистеме Cloud Native Computing Foundation (CNCF). Читать далее →