「大模型运维」池化混部和共享混部区别和关系

共享混部 vs 池化混部：定义、区别、内在关系

一、基础定义

1. 共享混部（单卡/单机本地共享）

核心：单张GPU/单台机器内部，多任务/多模型并行占用同一份硬件资源
只局限单机内资源复用，不跨服务器调度：

• 同卡多模型混部：一张GPU同时跑多个推理服务（如ToB文生图、告警分析、工单计算）；
• 在离线混部：在线推理（高优低延迟）+离线批处理（低优可抢占）跑在同卡；
• 实现手段：MIG、vGPU、显存分时、KV缓存共享、进程隔离；
• 边界：资源只在本机分配，算力不能跨机器调度。

2. 池化混部（全局算力池+全域共享）

核心：把全机房/多集群所有GPU统一抽象为一个全局算力资源池，跨机器动态分配、弹性复用
池化天然包含共享混部能力，是更大范围的资源调度架构：

1. 先做全局资源抽象：所有物理GPU、vGPU、切分算力统一注册到调度池；
2. 调度器跨机器分配算力：任务可落在任意空闲节点；
3. 单节点内部自动执行共享混部填充空闲算力；
4. 支持算力远程调度、任务热迁移、异构卡统一管理。

二、核心区别（表格清晰对比）