与MIG/MPS对比

NVIDIA MIG（多实例GPU）提供基础的GPU分区能力，单卡最多支持7个实例，但仅限Ampere架构及以上显卡。

NVIDIA的MPS（多进程服务）和分时复用特性为多进程提供简单的GPU共享，但缺乏错误隔离且无法有效限制CUDA/TensorCore和显存资源。尤其是Timeslicing，因完全缺乏资源控制已被证明风险较大，不适合生产环境使用。

TensorFusion提供端到端的GPU虚拟化与资源池方案，支持几乎所有工业级NVIDIA GPU型号。

功能	TensorFusion	MIG + MPS	备注
基础功能
GPU切分	✅	✅	MIG方案单卡最多7个子GPU
GPU池管理	✅	❌	依赖nvidia-gpu-operator进行基础GPU节点管理
GPU调度与分配	✅	❌	基于Kubernetes原生调度器的单设备级分配
远程GPU共享	✅	❌	不支持
高级功能
无缝迁移现有服务	✅	❌	需手动配置
监控与告警	✅	❌
GPU超额分配	✅	❌
GPU显存扩展与冷热分层	✅	❌
基于GPU资源的自动扩缩	✅	❌
自定义QoS级别	✅	❌
分配单机多个vGPU	✅	❌
GPU节点自动买/停	✅	❌
GPU算力碎片整理	🚧	❌
集中式控制台	✅	❌
支持非英伟达 GPU	🚧	❌
企业级功能
Windows/Linux虚拟机vGPU	✅	✅
OpenGL/Vulkan虚拟化	✅	✅
GPU实时迁移	🚧	❌
CUDA调用链追踪分析	🚧	❌
AI模型预加载	🚧	❌
高级扩缩容策略与热点显卡平衡	🚧	❌
GPU集群用量统计与货币化	🚧	❌

注：

MIG+MPS作为NVIDIA官方的GPU分区共享方案，存在明显的局限性：配置复杂、缺乏细粒度资源控制、不支持超售和远程共享，且在Kubernetes环境中依赖nvidia-gpu-operator。

功能对比

部署与使用

总体拥有成本(TCO)

总体拥有成本(TCO)