对比概览

概述

TensorFusion是一个开源的GPU虚拟化和池化平台，提供全面的AI基础设施管理。本文档提供了与其他 GPU 虚拟化和池化解决方案的详细对比，帮助您了解 TensorFusion 的独特优势。

对比哪些因素？

选择合适的 GPU 虚拟化解决方案对您的 AI 基础设施至关重要。不同的解决方案在以下方面提供不同的水平：

• 功能完整性 - 从基础的GPU切分共享到高级企业级功能
• 性能影响 - 虚拟化层的额外开销
• 部署便利性 - 渐进引入和持续维护的复杂性
• 成本效益 - 总拥有成本以及对应的投入产出比
• 供应商锁定 - 开源 vs 专有解决方案

业界有GPU虚拟化和池化解决方案？

1. NVIDIA提供的组合解决方案，包括NVIDIA Operator相关的开源组件，以及Run.AI、GRID vGPU等商业授权组件。
2. TensorFusion：开源的GPU虚拟化和池化平台，提供多种模式的加速卡虚拟化、远程共享、异构池化等能力。
3. HAMi：开源的异构加速卡集群调度和软隔离切分组件。
4. VirtAI OrionX：趋动科技提供的闭源GPU虚拟化和池化平台，。

详细对比

对比总结

NVIDIA提供的组合解决方案

NVIDIA套件的MIG/MPS提供了基本的切分、隔离、共享等功能，其中RUN.AI提供了基本的池化管理功能，但总体上功能完整性、易用性存在以下局限性，成本：

• 在容器中提供的MIG、MPS、TimeSlicing等机制，不够灵活、没有优先级和QoS区分，做不到动态扩缩容，无法满足企业级需求。
• 虚拟机提供的GRID vGPU授权费用高
• 功能完整性

2. TensorFusion：提供多种模式的GPU虚拟化、远程共享、异构池化等能力
3. HAMi：提供异构加速卡集群调度和软隔离切分组件
4. VirtAI OrionX：提供闭源GPU虚拟化和池化平台，提供企业级AI基础设施管理

TensorFusion 独特优势

• 真正的 GPU 虚拟化：完整的虚拟内存地址空间、错误隔离和资源超售
• 零侵入远程共享：GPU-over-IP，性能损失小于 5%
• GPU 内存分层：GPU 内存和主机内存之间的热/温/冷分层，二级交换
• 自动化管理：完整的 GPU/NPU 池管理，包括监控、告警和装箱
• 开源：核心组件开源，同时保持企业级功能
• 厂商无关：设计为与多个 GPU 厂商合作，不仅限于 NVIDIA

客户的声音

开始使用

准备好体验 TensorFusion 的优势了吗？通过我们的快速部署指南开始：

• 在 Kubernetes 集群中部署
• 在 VM/裸机中创建新集群
• 学习基本概念和架构