最大化 GPU 利用率：算力排程與跨雲調度

GPU 很貴，但更常見的問題不是不夠買，是買了之後用不滿。一台伺服器上的卡，某個時段被一個團隊獨占，其他團隊只能排隊等。

這篇從 SRE 與 IT 營運主管的角度，談 NVIDIA Run:ai 的動態排程與資源分割怎麼解決這個問題，以及 2026 年兩個值得留意的新發展。

凌晨三點收到 GPU 用量告警，白天卻有團隊在群組裡抱怨排不到資源，這種矛盾在多團隊共用算力的環境裡很常見。

問題往往不在硬體數量，而在排程方式。這篇談 NVIDIA 在這塊的產品定位，以及 2026 年兩個值得留意的新發展。

GPU 搶不夠的真正原因

多團隊共用 GPU 最常見的症狀，是有人排隊等資源，同時卻有卡閒置沒被用滿。這通常不是硬體不夠，是缺乏統一的排程與優先權設計。

• 單機獨占成常態：一個小任務占住整顆 GPU，其他人只能等它跑完。
• 沒有跨團隊的優先權：誰的任務比較急，全靠人情喬，不是規則決定。
• 缺乏集中視圖：管理者看不到誰在用、用了多少，決策只能憑印象。

動態排程與資源分割怎麼運作

依官方說明，Run:ai 提供動態排程與調度，目標是加速 AI 工作的吞吐量、支援平滑擴展，並最大化 GPU 利用率，做法是即時把資源配置對應到工作負載的需求。

資源分割則讓多種 AI 工作負載能同時跑在共用的 GPU 基礎設施上，透過分割配置，讓多個模型能部署在同一顆 GPU，而不會互相搶奪。

• GPU 拓撲感知排程：了解硬體之間的連接關係，把任務排在合適的位置。
• 可分割的 GPU 單位：小任務不必獨占整顆卡，也能吃到需要的算力。
• 依專案的配額分配：每個團隊有自己的用量上限，不會被別人吃光。
• 依優先權搶佔：重要任務可以在規則允許的範圍內，優先取得資源。

跨雲與混合環境的統一調度

多數企業的 GPU 不會只放在一個地方，公有雲、私有雲、地端資料中心常常同時存在，各自有各自的管理介面。

依官方說明，Run:ai 採開放架構，能整合公有雲、私有雲、混合環境與地端資料中心，提供跨分散環境的集中控管與可視性，不必為每個環境各開一套管理流程。

2026 年的兩個新發展

NVIDIA 已將 Run:ai 背後的調度引擎開源釋出，讓不付費的團隊也能在 Kubernetes 上使用具備 GPU 感知能力的排程器，商用的 Run:ai 平台則在此基礎上加上管理介面與企業支援。

另一件事是併購 Slurm 的開發商 SchedMD。Slurm 是高效能運算叢集長年使用的批次工作管理系統，NVIDIA 已公開承諾持續以開源、供應商中立的方式維護它。

這代表 NVIDIA 現在同時握有 Kubernetes 原生的排程方案，以及傳統 HPC 慣用的批次排程方案。兩者未來會不會整合成單一產品，目前沒有官方時間表，實際走向請以官方公告為準。

SRE 與 IT 主管導入前的檢查清單

1. 先量測現有 GPU 的實際利用率，找出閒置與排隊同時發生的時段。
2. 盤點各團隊的優先權需求，寫成配額規則，而不是靠臨時協調。
3. 確認要統一調度的環境範圍，公有雲、私有雲與地端的網路架構先摸清楚。
4. 決定用開源的排程引擎，還是需要企業支援與管理介面的商用平台。

排程機制上線後，別忘了回頭再量一次利用率。這個數字會告訴你，錢是花在刀口上，還是只是換了一種方式繼續浪費。