MIG通过虚拟地将单个物理GPU划分为更小的独立实例，这项技术涉及GPU虚拟化，GPU的资源，包括CUDA内核和内存，被分配到不同的实例。这些实例彼此隔离，确保在一个实例上运行的任务不会干扰其他实例。使用MIG，每个实例的处理器都有独立和隔离的路径通过整个存储系统，芯片上的crossbar端口，L2cache，内存控制器和DRAM地址总线都被唯一地分配给一个单独的实例。这确保了单个用户的工作负载可以在相同的L2缓存分配和DRAM带宽下，以可预测的吞吐量和延迟运行，即使其它任务正在抖动它们自己的缓存或饱和它们的DRAM接口。MIG能够对可用的GPU计算资...

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使用GPU的容器运行了一个训练任务，一段时间以后查看训练任务失败，进POD容器内执行nvidia-smi返回"FailedtoinitializeNVML:UnknownError"。目前该问题是一个已知问题，是由于在docker环境中daemon.json文件中配置了"exec-opts": ["native.cgroupdriver=systemd"]同时通过systemctldaemon-reload等命令守护进程重载命令，导致容器化的GPU工作负载可能会突然失去对G...

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