在当今快节奏的数据驱动世界中，GPU 成为了处理大规模数据和复杂计算任务的关键。而在这背后，动态资源分配（DRA）技术的应用为 GPU 工作负载带来了前所未有的灵活性和效率。
Kubernetes 作为一个开源的容器集群管理系统，在 GPU 工作负载的动态资源分配方面展现出了独特的优势。通过调整资源分配，Kubernetes 可以更好地适应不同的工作负载需求，确保 GPU 资源的最大利用率。
本文将深入探讨 Kubernetes 中 GPU 工作负载的动态资源分配技术，通过实例分析和案例研究，揭示其在提升计算性能和资源利用效率方面的潜力。
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