GPU虚拟化

核心摘要 Cerebrium 通过引入 GPU 内存快照技术，成功解决了 gVisor 环境下 AI 模型推理的冷启动延迟问题，将原本数秒甚至数十秒的 CUDA 上下文加载时间压缩至毫秒级。 八卦洞察 ▶ 打破基础设施诅咒： 在 Serverless 架构中，GPU 初始化（CUDA 上下文加载）一直是阻碍实时推理效率的“隐形税”，Cerebrium 的方案实质上是避开了昂贵的硬件重置流程。 ▶ 容器隔离与性能的博弈： gVisor 提供了强大的安全隔离，但牺牲了性能；通过快照技术，Cerebrium 在不破坏隔离性的前提下，实现了类似裸机性能的启动速度，这对多租户云服务商具有极高的商业价值。 行动建议 对于构建 AI 推理平台的企业，应优先评估在容器化环境中引入内存快照机制，以应对高并发下的突发流量。 关注 CUDA 上下文序列化技术的成熟度，这可能是未来边缘计算与 Serverless GPU 平台的标准配置。