论
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一台高端 GPU 动辄数万元，却常常只跑一个推理服务，算力和显存利用率不到三成。把一块卡切开分给多个任务，是数据中心里最直接的降本手段。英伟达在 A100 上引入的 MIG（Multi-Instance GPU）正是为此而生：它能在硬件层面把一块 GPU 划分为最多 7 个相互隔离的实例，每个实例拥有独立的显存、计算单元和缓存，彼此之间的故障和性能干扰被硬件隔开，这一点是软件层面的显存切分做不到的。
MIG 的划分不是任意切分，而是按固定档位组合。A100 80GB 版本常见的档位包括 1g.5gb、2g.10gb、3g.20gb、4g.40gb 和整卡 7g.80gb，数字代表所占计算单元的份数，后缀代表显存容量。H100 的 MIG 思路相同，上限同样是 7 个实例。划分一旦生效，实例之间不能动态借算力：一个实例空闲时，它的 SM 单元不会被邻居实例拿去用。换来的是确定性——每个实例的性能表现稳定可预测，适合做多租户隔离和服务等级协议保障。
最适合 MIG 的场景有三类。第一是小模型推理服务化：多个团队各跑一个几 GB 显存的推理服务，合租一块卡比各买一块低端卡更划算。第二是开发测试环境：给每个开发者分一个实例，互不干扰。第三是需要硬隔离的云上租户场景，显存和算力的隔离边界由硬件保证，比纯软件配额更可信。反过来，大模型训练、需要整卡带宽的单任务，以及显存需求超过最大档位的任务，都不适合切分，老老实实独占整卡更合适。
落地时有几个坑值得先知道。其一，开启 MIG 需要重启驱动并重新配置，生产环境要安排维护窗口，不能在线热切。其二，切分后实例内的显存带宽也会按比例缩小，访存密集型任务的性能下降可能比算力占比更明显，上线前务必按真实负载压测。其三，MIG 与 MPS 是两条路线：MPS 是多进程共享一块 GPU，灵活性高但隔离弱；MIG 隔离强但粒度固定，两者不要混用。监控上也要按实例粒度采集利用率，否则整卡平均数会掩盖某个实例早已跑满的事实。
选型上可以按一个简单流程走：先统计各服务的显存占用峰值和算力需求，匹配最接近的档位；再用真实流量做一周压测，确认切分后延迟没有劣化；最后把实例划分方案写进容量规划，避免日后扩容时档位拼不出来。硬件切分省的是真金白银，但省的前提是隔离没有吃掉你本来就紧张的性能余量。
讨论：你所在的团队里，有没有因为一块卡多人共用而互相干扰的经历？如果切分，你会优先按显存还是按算力来定档位？
MIG 的划分不是任意切分，而是按固定档位组合。A100 80GB 版本常见的档位包括 1g.5gb、2g.10gb、3g.20gb、4g.40gb 和整卡 7g.80gb，数字代表所占计算单元的份数，后缀代表显存容量。H100 的 MIG 思路相同，上限同样是 7 个实例。划分一旦生效，实例之间不能动态借算力：一个实例空闲时，它的 SM 单元不会被邻居实例拿去用。换来的是确定性——每个实例的性能表现稳定可预测，适合做多租户隔离和服务等级协议保障。
最适合 MIG 的场景有三类。第一是小模型推理服务化：多个团队各跑一个几 GB 显存的推理服务，合租一块卡比各买一块低端卡更划算。第二是开发测试环境：给每个开发者分一个实例，互不干扰。第三是需要硬隔离的云上租户场景，显存和算力的隔离边界由硬件保证，比纯软件配额更可信。反过来，大模型训练、需要整卡带宽的单任务，以及显存需求超过最大档位的任务，都不适合切分，老老实实独占整卡更合适。
落地时有几个坑值得先知道。其一，开启 MIG 需要重启驱动并重新配置，生产环境要安排维护窗口，不能在线热切。其二，切分后实例内的显存带宽也会按比例缩小，访存密集型任务的性能下降可能比算力占比更明显，上线前务必按真实负载压测。其三，MIG 与 MPS 是两条路线：MPS 是多进程共享一块 GPU，灵活性高但隔离弱；MIG 隔离强但粒度固定，两者不要混用。监控上也要按实例粒度采集利用率，否则整卡平均数会掩盖某个实例早已跑满的事实。
选型上可以按一个简单流程走：先统计各服务的显存占用峰值和算力需求，匹配最接近的档位；再用真实流量做一周压测，确认切分后延迟没有劣化；最后把实例划分方案写进容量规划，避免日后扩容时档位拼不出来。硬件切分省的是真金白银，但省的前提是隔离没有吃掉你本来就紧张的性能余量。
讨论：你所在的团队里，有没有因为一块卡多人共用而互相干扰的经历？如果切分，你会优先按显存还是按算力来定档位？
