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深入理解 Reservation Pod

昨天深入探讨了 KAI-Scheduler 如何实现 GPU 分数共享，非常感谢大家的关注和热烈讨论！有读者指出了一个关键技术细节需要进一步澄清，今天我们就来专门解析这个问题。

今天，我们进行一次技术专题，对比 KAI-Scheduler 和 HAMi 的实现方式，并展望未来合作的可能性。

我会从这几个角度聊聊：HAMi 是什么，与 NVIDIA 的方案有何本质不同？NVIDIA 为何“不为”？是技术不能，还是商业不愿？HAMi 的核心竞争力与长期护城河到底在哪里？

本文是分析海光 DCU 设备如何通过 HAMi 完成虚拟化，实现统一纳管与调度。

这一篇我们分析一下 HAMi 的调度特性：根据 GPU 类型甚至 UUID 实现精细调。

HAMi v2.5.0 发布啦，新增了动态 MIG 支持的同时稳定性、易用性都有较大提升，快来看看吧。

本文为 HAMi 原理分析的第五篇，简单分析一下 HAMi-Core 的工作原理，包括怎么生效的，CUDA API 怎么拦截的，以及是怎么实现的对 GPU 的 core、memory 资源的 limit 的。

本文为 HAMi 原理分析的第四篇，分析 hami-scheduler 在调度时是如何选择节点的，即：Spread、Binpack 等高级调度策略是怎么实现的。

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