麻烦请教一下机器学习PAI，eas在线服务中资源配置 每个实例上gpu可以设置为0.5吗？

在阿里云机器学习平台PAI的EAS（模型在线服务）中，资源配置支持通过GPU共享功能实现单卡多实例部署。针对您的问题，以下是详细解答：

1. 是否可以将每个实例的GPU设置为0.5？

是的，您可以通过GPU共享功能实现每个实例使用部分GPU资源的需求。具体来说，您可以配置以下两个关键参数来实现这一目标： - 单卡使用显存（GB）：指定每个实例所需的单个GPU显存数量，单位为GB。 - 单卡算力占比（%）：指定每个实例所需的单个GPU算力比例，取值范围为1~100之间的整数。

例如，如果您希望每个实例使用0.5张GPU卡的资源，可以按照以下方式配置： - 单卡使用显存：假设每张GU30 GPU的显存为24GB，则可以设置为12 GB（即24GB的50%）。 - 单卡算力占比：设置为50（即50%的GPU算力）。

这两个参数是“且”的关系，意味着实例会同时受到显存和算力的限制。

2. 前提条件与限制

在使用GPU共享功能时，需要注意以下前提条件和限制： - 白名单申请：当前GPU共享功能仅供白名单用户使用。如果您尚未开通此功能，请先提交工单申请添加到白名单。 - 专属资源组：GPU共享功能仅支持EAS专属资源组，不支持公共资源组。 - 机型限制：GPU共享功能不支持GU系列的机型（如GU30）。因此，如果您的资源组使用的是GU30机型，则无法直接使用GPU共享功能。

3. 解决方案建议

由于您的资源组使用的是两台GU30机器，而GPU共享功能不支持GU系列机型，因此无法直接通过GPU共享功能实现每个实例使用0.5张GPU卡的需求。以下是两种可能的解决方案：

方案一：更换机型

建议您考虑更换为支持GPU共享功能的非GU系列机型（如ecs.gn6i或ecs.gn7系列）。这些机型支持通过GPU共享功能实现单卡多实例部署。

方案二：手动分配资源

如果无法更换机型，您可以通过手动分配资源的方式实现类似效果。例如： - 部署两个服务实例，分别绑定到不同的GPU卡上。 - 在代码层面控制每个实例的显存和算力使用量，确保它们不会超出单张GPU卡的50%资源。

4. 配置示例

以下是一个通过控制台配置GPU共享功能的示例（适用于支持的机型）： 1. 登录PAI控制台，进入EAS页面。 2. 单击部署服务，选择自定义部署。 3. 在资源部署区域，配置以下参数： - 资源类型：选择EAS资源组。 - GPU共享：选中GPU共享复选框。 - 部署资源： - 单卡使用显存（GB）：输入12。 - 单卡算力占比（%）：输入50。 4. 完成其他参数配置后，单击部署。

5. 重要提醒

• 显存隔离未严格开启：当前系统未开启显存的严格隔离，您需要自行控制各实例的显存使用量，避免超出申请量导致显存溢出。
• 资源组选择：确保资源组中的机型支持GPU共享功能，否则无法启用相关配置。

希望以上信息能够帮助您解决问题！如果有进一步的问题，欢迎随时咨询。