Kubernetes1.6新特性：全面支持多颗GPU_一个pod占用两张显卡

(一)  背景资料

GPU就是图形处理器，是Graphics Processing Unit的缩写。电脑显示器上显示的图像，在显示在显示器上之前，要经过一些列处理，这个过程有个专有的名词叫“渲染" ，以前计算机上是没有GPU的，都是通过CPU来进行“渲染”处理的，这些涉及到“渲染”的计算工作非常耗时，占用了CPU的大部分时间。之后出现了GPU，是专门为了实现“渲染”这种计算工作的，用来将CPU解放出来，GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的，这些计算是“渲染”所必需的。

下面看看百度百科上CPU同GPU的对比图，其中绿色的是计算单元：

可以看出来GPU有大量的计算单元，所以GPU是专门为“渲染”这种计算工作设计的。

(二)  应用领域

最开始同GPU相关的应用只是简单地停留在图形相关应用上，比如游戏中3D图形“渲染”等图像处理应用，现在GPU的应用已经非常广泛的，在游戏、娱乐、科研、医疗、互联网等涉及到大规模计算的领域都有GPU应用的存在，比如高性能计算应用、机器学习应用、人工智能应用、自动驾驶应用、虚拟现实应用、自然语言处理应用等等。

1、下面看看Nvidia提供的深度学习领域使用GPU的分析结果：

可以看出来从2013年到2015年在深度学习领域呈现出爆发性增长的趋势。

2、下面看看Nvidia提供的资料：