У нас вы можете посмотреть бесплатно GPU Multi-Tenancy: When to Share, When to Separate или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
👋 Multi-tenancy March Livestream Series: https://www.vcluster.com/multitenancy... 👉 Vind: https://github.com/loft-sh/vind 👉 Free Tier: https://www.vcluster.com/free 👉 Previous Stream: https://youtube.com/live/PqtO1GQYA1Y Every organization running AI workloads on Kubernetes faces the same question: do we share GPUs across teams, or give each team dedicated resources? The answer isn’t obvious — and getting it wrong means either wasted GPUs or frustrated teams. This session provides a practical framework for deciding which GPU workloads can share infrastructure, which need isolation, and how to evolve your approach as AI adoption grows.