这么多活，没100个人干不完啊

注： 本文转载自公众号 腾讯云 。

你或许也有过这样的想法...

出门来不及的时候，要是有十双手一起收拾就好了

这么多人，为什么没有100条队

今天这工作量，需要1000个我一起才做得完

其实，你的电脑每一秒都在面对这样的难题。

为了 把你眼前的图像显示出来，它需要给几百万个像素点，算出每秒几十帧的像素值。

一秒钟就是几亿次并行计算。

这还只是把画面显示出来。如果是渲染一段3D动画，计算量就更大了。

能同时完成这么多计算却依然不卡，靠的就是 GPU（图形处理器） 。

相对于CPU，它拥有大量的算术逻辑单元，能同时处理许多 简单、规则的计算任务 。

这些特征，让GPU天生适合处理简单重复的计算逻辑。 比如，AI训练/推理、图形图像处理、视频编解码等。 这些全真互联的场景，也让GPU成了计算界的当红炸子鸡。

然而， 爆炸增长的计算需求 ，让GPU的成本居高不下。

企业花大价钱搭起来的GPU物理服务器，也很难应对 业务量大幅波动 ：

平时难以跑满，忙时又没法快速扩展。

峰谷差异

总不能屯一堆服务器，白天肝到爆、夜里空着吧！

太懂这种感觉了。 从游戏、视频渲染到推荐算法，鹅也是GPU消耗大户。 为了把算力的价格打下来、利用率提上去，鹅想了很多办法。

首先， 把算力资源放在云上 。

这让GPU变成了能 弹性伸缩 的资源池。所有业务共用，需要多少取多少。

业务高峰？现在点点鼠标就能扩容。

池化算力

如果用不完一整块GPU，通过云上的 vGPU能力 ，你也可以只买半块、或者1/4块。

vGPU能力

鹅还想把它切得更细。

这需要实现对 GPU资源的强隔离 。

一向是业界难题。过往的方案，总有各种各样的不完美。

把脉内核架构多年，鹅终于研发出了 qGPU技术 。

它完整地控制并拦截了用户态和内核态间的通信。
这就好比把同一栋大楼内外的门卫都换成自己人，在确保隔离的前提下，实现了对GPU资源的精准切分。

qGPU

这也是 业界唯一的GPU在离线混部能力 。

在确 保显存、算力、故障强隔离的前提下，它能以5%的粒度精细切分算力 。

让你可以同时在GPU上运行优先级不同的多个任务，并确保互不干扰。

在离线混部

在机器学习场景下，它能 优先处理 你需要马上出结果的任务，比如在线推理；

同时， 利用 剩余算力 ，运行对时效要求不敏感的任务，比如离线训练，确保资源不闲置。

分优先级运行

另外，利用腾讯云自研的 跨平台加速引擎TACO ， 你不用再管复杂的底层硬件差异了，只需要聚焦算法本身。

统一的软硬件接口

面向成本敏感的业务，云上GPU还提供“ 竞价实例 ”的购买方式，客户掌握定价权。

从此，你可以按照自己能接受的价格使用算力。

竞价实例

这些能力背后，是 腾讯云异构计算平台 的支撑。

经过 腾讯自研业务 和腾讯云海量场景的锤炼，它广泛服务于深度学习训练、科学计算、图形图像处理、视频编解码等场景。

现在，它能提供16 EFLOPS的算力调度——相当于 每秒1600亿亿次浮 点运算 。

通过对自研软硬件的探索，它还在持续推动遨驰的海量算力提升，并结合低延时、高画质、端到端完整解决方案的腾讯云云渲染PaaS，加速全真互联的到来。 怎么样，这就来云上“渲”点啥？