GPU实例能够运行的容器数量取决于多个因素，包括GPU的类型、规格以及配置方式。以下是相关信息的
1. 独占GPU：在一些云服务中，如阿里云的ECI（弹性容器实例），每个Pod（容器）可以独占一个GPU，这意味着一个GPU通常只能运行一个容器。
2. 多容器共享GPU：有些技术允许多个容器共享同一张GPU卡。例如，阿里云的cGPU软件可以在单张显卡上运行多个容器，并通过隔离技术实现资源的合理分配。Kubernetes等容器编排工具也支持通过资源限制和调度策略，将物理GPU资源分配给多个容器使用。
3. GPU虚拟化：基于vGPU技术，可以将物理GPU拆分成多个虚拟GPU资源，从而支持更多的容器共享同一张物理GPU。
4. 具体实例：在某些实验中，两个TensorFlow容器被配置为在同一GPU上运行，通过资源调度机制实现资源的动态分配。
GPU实例能够运行的容器数量取决于具体的配置和需求。如果采用独占模式，通常是一个GPU对应一个容器；如果采用共享或虚拟化模式，则可以支持多个容器共享同一张GPU卡。
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