赵工盯着监控面板上那张A100显卡的利用率曲线，连续三天都卡在28%左右徘徊。这张价值近十万的卡，此刻只运行着一个简单的图像分类任务，接近50GB的显存就这么白白闲置着。他关掉监控界面，心里堵得慌——公司采购的二十多张高端GPU，平均利用率长期低于35%。

直到上个月技术分享会，隔壁组同事提到一个叫HAMi的开源工具。这是个面向Kubernetes的异构设备管理中间件，能实现GPU在多个容器间的共享和按需分配。赵工半信半疑地在测试集群部署了它，三天后，那张A100的利用率曲线第一次突破了90%。

真正打动他的不是数据变化，是上周五下班前看到的场景。四组不同业务的深度学习任务同时在那张A100上跑着，而过去这样的场景需要动用四张独立显卡。算下来，单月就能省下三张卡的电费与折旧成本，这还没算排队等待时间的减少。

HAMi最让人省心的就是不需要改动应用代码。它把物理GPU切成多个虚拟单元，每个容器以为自己独享着显卡。赵工记得第一次在容器里执行nvidia-smi命令时，明明物理卡显示80GB显存，容器里却只看到分配好的12GB。这种透明化的资源切割，让团队接受度提高了不少。

设备隔离功能比预想中稳定。上周有个自然语言处理任务突发显存泄漏，按照以往早就拖垮整张显卡了。但这次由于HAMi做了硬隔离，只有对应的虚拟GPU被占满，其他三个任务照常运行。第二天早会上，故障组的同事还在纳闷为什么监控没告警。

相比其他调度方案，HAMi对国产芯片的支持确实周到。公司去年采购的五张国产训练卡，原本需要专门维护两套调度策略，现在通过HAMi实现了统一管理。这种兼容性在当前的硬件环境下格外实用。

部署过程简单得让人意外。用Helm安装只要十分钟，赵工在午休前完成了测试集群的部署。下午他随手改了某个Pod的资源配置，把原本申请的整张卡改为申请8GB虚拟显存。提交时他还在想，要是失败就当测试了。结果二十分钟后，任务状态显示正常运行。

现在团队提交任务时都会下意识确认显存申请量。有个做模型微调的同事原本习惯性申请整卡，后来发现12GB显存就足够，主动修改了配置。这种细微的改变让赵工觉得，好的工具不仅能提升效率，还能培养更好的资源意识。

不过HAMi的管理界面确实朴素。第一次打开控制台时，团队里有人开玩笑说这UI像是课程设计作业。但用惯之后反而觉得，关键指标一目了然比花哨的动画更重要。毕竟这是用来解决问题的工具，不是演示用的样品。

最近他们开始尝试混部推理服务。过去由于推理任务显存需求小但并发高，总要单独准备低端显卡。现在直接把几十个推理容器调度到A100的虚拟分片上，延迟表现比专用卡还好。这个意外发现让赵工开始重新评估现有的资源分配策略。

HAMi的文档里有个细节很有意思：在金融行业的某个案例中，他们把白天用于模型训练的显卡，夜间自动切换给风险计算任务使用。这种跨业务的错峰调度，让资源利用率又提升了15个百分点。

当然也有需要适应的地方。有次紧急任务需要整张显卡，而集群已经开启了虚拟化。运维同事临时调整配置时才发现，动态切换比想象中简单，只需要给特定Pod打上标签就行。这种灵活性打消了团队最后的顾虑。

现在回头最明显的改善不是数据看板上的百分比，而是任务队列的变化。上周五下午赵工特意看了眼调度系统，以往这个时间总有几个任务在等显卡分配，现在队列基本保持清空状态。这种改变带来的踏实感，比任何性能报告都直观。

前几天新来的实习生问要不要调整监控指标，赵工才发现原有的显卡利用率告警已经半个月没触发了。他把告警阈值从40%调到70%，心里盘算着是不是该把闲置的显卡挪作他用了。

或许最好的工具就是这样的——它不声张自己多厉害，但你能从日常工作的细节里感受到它的存在。就像今早看到某个分析任务比预计提前三小时完成时，赵工才想起这个任务现在和其他两个模型共享着同一张显卡。

技术的价值有时候就藏在这些看不见的地方。