MIG
NVIDIA Ampere架构引入的硬件级GPU分区技术，可将一块物理GPU切割成最多七个完全独立的实例，每个实例拥有专属显存、缓存和计算引擎，隔离性接近独立物理卡
核心事实
时间轴 (近 90 天)
Simulusion内置线性探针、DCI和MIG三种表示质量度量工具。
MIG 与 CUDA 13.4 内存强制机制可以叠加使用，但定位不同：MIG 提供物理级确定性和性能隔离，内存强制在共享同一物理设备的进程之间划出显存边界。
现代调度系统能在时间与空间两个维度上切分算力：空间维度上，GPU显存分区（如MIG、MPS）或多进程共享允许较小规模的实验共享同一张卡；时间维度上，调度器利用RL训练中采样与更新阶段的波峰波谷，把不同实验的任务交错编排，减少GPU空转。
Modal 等平台通常结合多种手段实现 GPU 隔离：对支持的硬件启用 MIG，对不支持的在调度层做更细粒度的打包和抢占式回收。
NVIDIA 的 MIG 技术通过在硬件层将 A100 等型号切分为多个独立实例，提供接近原生的隔离能力，但并非所有 GPU 型号都支持且切分粒度固定。
H100支持MIG技术，可将单颗GPU最多划分为7个独立实例，每个实例拥有专属的显存、缓存和计算单元。
MIG实例的计算能力有限，且部分实例规格不支持完整的NVLink带宽，因此更适合多租户或任务隔离场景，而非追求单任务极致性能。
Compute Capability是NVIDIA为其GPU架构定义的版本号，以“主版本号.次版本号”表示（如Ampere为8.x、Ada Lovelace为8.9、Blackwell为12.0），直接编码在GPU硬件标识中，由驱动通过PCI配置空间和GPU寄存器读取，不依赖上层软件或平台标注，无法通过修改商品描述或虚拟化层伪造（MIG切分只影响显存与计算单元可见性，不改变架构版本号）。
MIG的粒度较粗、分区方式固定，无法完全替代软件层面的时间切片调度
NVIDIA的MIG仅在数据中心级卡（如A100、H100）上可用，消费级RTX卡不支持
还有 5 条时间轴事件
全部知识事实 (19)
NVIDIA的MIG技术可在A100/H100等高端GPU上实现硬件级别的资源隔离
80%待验证NVIDIA MIG仅支持A100/H100等高端卡且切分粒度有限，vGPU方案需要额外购买商业许可证
85%待验证NVIDIA MIG技术允许将单个GPU划分为多个独立实例，可将资源利用率从传统方案的30-50%提升到更高水平
70%待验证Simulusion内置线性探针、DCI和MIG三种表示质量度量工具。
50%待验证MIG 与 CUDA 13.4 内存强制机制可以叠加使用，但定位不同：MIG 提供物理级确定性和性能隔离，内存强制在共享同一物理设备的进程之间划出显存边界。
50%待验证现代调度系统能在时间与空间两个维度上切分算力：空间维度上，GPU显存分区（如MIG、MPS）或多进程共享允许较小规模的实验共享同一张卡；时间维度上，调度器利用RL训练中采样与更新阶段的波峰波谷，把不同实验的任务交错编排，减少GPU空转。
50%待验证Modal 等平台通常结合多种手段实现 GPU 隔离：对支持的硬件启用 MIG，对不支持的在调度层做更细粒度的打包和抢占式回收。
50%待验证NVIDIA 的 MIG 技术通过在硬件层将 A100 等型号切分为多个独立实例，提供接近原生的隔离能力，但并非所有 GPU 型号都支持且切分粒度固定。
50%待验证H100支持MIG技术，可将单颗GPU最多划分为7个独立实例，每个实例拥有专属的显存、缓存和计算单元。
50%待验证MIG实例的计算能力有限，且部分实例规格不支持完整的NVLink带宽，因此更适合多租户或任务隔离场景，而非追求单任务极致性能。
50%待验证Compute Capability是NVIDIA为其GPU架构定义的版本号，以“主版本号.次版本号”表示（如Ampere为8.x、Ada Lovelace为8.9、Blackwell为12.0），直接编码在GPU硬件标识中，由驱动通过PCI配置空间和GPU寄存器读取，不依赖上层软件或平台标注，无法通过修改商品描述或虚拟化层伪造（MIG切分只影响显存与计算单元可见性，不改变架构版本号）。
50%待验证MIG的粒度较粗、分区方式固定，无法完全替代软件层面的时间切片调度
50%待验证NVIDIA的MIG仅在数据中心级卡（如A100、H100）上可用，消费级RTX卡不支持
50%待验证Green Contexts 与MIG、MPS目标相似（提升GPU利用率与隔离性），但定位不同：MIG是硬件物理分区隔离性最强灵活度较低，MPS面向多进程共享，Green Contexts在单进程内提供编程式控制粒度更细
50%待验证降低GPU空闲功耗更可靠的手段是通过nvidia-smi设置功率上限、使用MIG分区或在无请求时卸载模型，而非依赖来路不明的环境变量
50%待验证NVIDIA于2020年在Ampere架构中引入MIG技术，允许将一块物理GPU最多划分为7个独立实例
50%待验证Kubernetes原生不具备感知GPU的能力，GPU设备插件以DaemonSet形式运行在每个GPU节点上，用户可通过nvidia.com/gpu声明申请GPU；GPU不支持超卖，除非使用MIG或MPS等虚拟化技术
50%待验证GPU不支持超卖，一张卡要么整卡分配要么不分配，除非使用MIG或MPS等虚拟化技术
50%待验证MIG是NVIDIA在Ampere架构（A100，2020年）中引入的特性，提供真正硬件级隔离
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