面向 AI 原生团队的多租户 GPU 集群设计指南：如何做到容量共享而不冲突

面向 AI 原生团队的多租户 GPU 集群设计需同时满足池化容量、租户隔离与自助访问三项要求，避免为每个团队单独建集群导致 GPU 夜间和周末闲置。架构上采用共享层加租户层的两层模式，共享层由集中控制面管理高性能存储与 InfiniBand/Ethernet 网络，租户层为每个团队提供专属 GPU 节点、存储 PVC 及自选编排层（Kubernetes、Slurm 等）。