GPU服务器采购后常遇“卡贵、利用率低”的尴尬：整卡分配导致显存与算力大量空转。解决之道在GPU虚拟化与池化——通过硬件vGPU或软件vCUDA把一张卡切成多份给不同业务，再将多台服务器GPU统一纳管成池，按需调度。文章梳理了这两条技术路线，尤其强调对不支持硬件虚拟化的国产卡需靠容器级切分，并要求异构纳管NVIDIA、昇腾等芯片。选型需重点考量切分能力、异构纳管和池化调度，最终让昂贵算力真正“用满”。...
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