1. 细粒度资源分配：许多研究和实践都强调了GPU资源的细粒度分配，以满足不同任务的需求。例如，通过GPU显存的分割，可以实现更灵活的任务调度和资源利用。一些系统还支持基于GPU显存大小来调度任务，从而优化资源分配。
2. 动态资源分配：与传统的静态资源分配方式不同，现代GPU集群管理系统更倾向于动态资源分配，以适应不同计算框架之间的需求变化。例如，异构集群资源管理策略不仅管理CPU资源，还能动态调整GPU资源，以提高资源利用率。
3. 公平性与优先级调度：为了确保资源的公平分配，一些调度策略采用了公平调度算法（如先来先服务、轮转调度）或优先级调度算法（如固定优先级调度、动态优先级调度），以优先处理重要或紧急任务。
4. 资源共享与隔离：在多用户环境中，GPU资源的共享与隔离是关键问题。例如，通过虚拟GPU（vGPU）技术，允许多个用户共享同一块GPU资源，同时通过隔离机制确保每个用户或应用的稳定性。
5. 节点与任务绑定：某些集群将GPU资源划分为不同的分区，并根据任务需求进行绑定。例如，某些集群将GPU节点分为不同的分区，每个分区内的资源只能在同一节点内分配，而跨节点的资源分配则需要特殊配置。
6. 资源预留与弹性伸缩：为了应对突发性任务需求，一些系统支持资源预留和弹性伸缩功能。例如，Cluster AutoScaler可以根据实际需求动态创建或删除节点，以确保有足够的资源来满足新任务的调度需求。
7. 调度算法优化：为了提高资源利用率和任务执行效率，一些研究提出了基于最小代价最大任务数的调度算法，通过优化数据传输代价和任务分配策略来实现资源的高效利用。
8. 多租户公平性：在多租户环境中，如何保障不同租户之间的资源公平性是一个重要问题。一些系统通过动态调整租户间的资源分配比例，以最大化资源利用率并减少不公平现象。
公共GPU集群资源分配规则通常包括细粒度分配、动态调整、公平性与优先级调度、资源共享与隔离、节点与任务绑定、资源预留与弹性伸缩、调度算法优化以及多租户公平性等多个方面。这些规则共同作用，旨在提高GPU资源的利用率和任务执行效率，同时确保不同用户和任务之间的公平性。
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