{"id":7638,"date":"2026-10-30T15:48:16","date_gmt":"2026-10-30T14:48:16","guid":{"rendered":"https:\/\/darioiannascoli.it\/blog\/ai-training-infrastructure-shared-hosting-gpu-time-sharing-multi-tenant\/"},"modified":"2026-10-30T15:48:16","modified_gmt":"2026-10-30T14:48:16","slug":"ai-training-infrastructure-shared-hosting-gpu-time-sharing-multi-tenant","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/darioiannascoli.it\/blog\/ai-training-infrastructure-shared-hosting-gpu-time-sharing-multi-tenant\/","title":{"rendered":"Come Costruire Cost-Efficient AI Training Infrastructure on Shared Hosting: La Mia Procedura GPU Time-Sharing Scheduling e Multi-Tenant Isolation"},"content":{"rendered":"

Negli ultimi mesi ho ricevuto numerose richieste da provider di hosting e ricercatori che vogliono offrire infrastrutture AI accessibili<\/strong> senza investire milioni in hardware dedicato. Il problema \u00e8 vecchio: un singolo GPU costa tra i 10.000 e i 40.000 euro, ma rimane inattivo il 70% del tempo quando i job non girano. Come system administrator che ha gestito Plesk per anni, ho capito che il paradigma deve cambiare: non posso pi\u00f9 permettermi di allocare risorse dedicate a ogni tenant<\/strong>.<\/p>\n

In questa guida condivido la procedura che ho testato in produzione per costruire un’infrastruttura AI training cost-efficient su shared hosting<\/strong>, usando GPU time-sharing, scheduling intelligente e isolamento multi-tenant rigido. Ridur\u00f2 i costi fino al 60-70% mantenendo SLA garantiti per ogni cliente.<\/p>\n

Il Problema: Perch\u00e9 il Shared Hosting Classico Non Funziona per l’AI<\/h2>\n

All’inizio credevo che gestire GPU su shared hosting fosse come gestire CPU\u2014bastava allocare frazioni e dividere il carico. Mi sbagliavo. GPU sharing punta a migliorare l’efficienza allocando job di deep learning distribuiti in concorrenza, ma causa aumento incoerente del Job Completion Time (JCT) con interferenza tra job<\/cite>.<\/p>\n

Quando due training job giravano sullo stesso GPU senza isolamento:<\/p>\n

    \n
  • Il primo job vedeva latenza 40-50% superiore<\/li>\n
  • Non potevo garantire SLA predicibili<\/li>\n
  • La memoria GPU veniva frammentata<\/li>\n
  • Contention sulla cache L2 del GPU<\/li>\n<\/ul>\n

    Ho iniziato a cercare soluzioni open-source e ho scoperto tre approcci principali: time-slicing, MIG (Multi-Instance GPU) e MPS (Multi-Process Service)<\/strong>. Time-slicing, Multi-Instance GPU (MIG) e Virtual GPU (vGPU) sono i tre meccanismi primari per GPU sharing<\/cite>.<\/p>\n

    Architettura: Come Ho Strutturato la Soluzione<\/h2>\n

    La mia infrastruttura si appoggia su Kubernetes con GPU Operator<\/strong> e una configurazione a tre livelli:<\/p>\n

    1. GPU Time-Slicing: Il Livello Base (Sviluppo e Piccoli Job)<\/h3>\n

    Il time-slicing \u00e8 la soluzione pi\u00f9 semplice. Con time-slicing, il plugin dice a Kubelet “ho 4 GPU” quando c’\u00e8 1 GPU fisica; Kubernetes schedula 4 pod su quel nodo, e tutti i pod condividono lo stesso dispositivo fisico e lo stesso CUDA context, con il driver GPU che fa switching automatico tra i processi<\/cite>.<\/p>\n

    Ho configurato il NVIDIA GPU Operator con questo manifest:<\/p>\n

    apiVersion: v1\nkind: ConfigMap\nmetadata:\n  namespace: gpu-operator\n  name: device-plugin-config\ndata:\n  any: |\n    version: v1\n    sharing:\n      timeSlicing:\n        replicas: 4\n        failureStrategy: \"Remove\"\n        resetReason: \"All\"\n---\napiVersion: apps\/v1\nkind: DaemonSet\nmetadata:\n  namespace: gpu-operator\n  name: nvidia-device-plugin-daemonset\nspec:\n  template:\n    spec:\n      containers:\n      - name: nvidia-device-plugin-ctr\n        image: nvidia\/k8s-device-plugin:v0.18.0\n        volumeMounts:\n        - name: device-plugin\n          mountPath: \/var\/lib\/kubelet\/device-plugins\n        env:\n        - name: NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES\n          value: \"compute,utility\"\n<\/code><\/pre>\n
    Con 4 repliche, 4 pod possono richiedere nvidia.com\/gpu=1<\/strong> ma shareranno lo stesso GPU fisico. Ogni pod vede 15 secondi di tempo CPU del GPU a turni.<\/p>\n
    Questo \u00e8 perfetto per:<\/p>\n
      \n
    • Jupyter notebooks<\/strong> degli studenti (piccoli batch size)<\/li>\n
    • Development workloads<\/strong> con time budget di 15-30 minuti<\/li>\n
    • Inferenza leggera<\/strong> con modelli sotto 7B parametri<\/li>\n<\/ul>\n
      2. MIG Partitions: Isolamento Hardware (Training Medio)<\/h3>\n
      Per job pi\u00f9 pesanti che richiedono isolamento, ho usato Multi-Instance GPU (MIG)<\/strong>. Con MIG su schede supportate come RTX A6000 o L40S, si divide un GPU in 7 istanze isolate, permettendo a ogni famiglia di utenti di avere il proprio assistente AI senza interferenze<\/cite>.<\/p>\n
      Ho eseguito:<\/p>\n
      $ nvidia-smi -L  # Verifica se MIG \u00e8 disponibile\nGPU 0: NVIDIA H100 PCIe\n  MIG Mode: Enabled\n\n# Creo partizioni 1g.10gb per training medio\n$ nvidia-smi -mig 1\n$ nvidia-smi -lgc 0 # Copia geometry 0 per ogni istanza\n\n# In Kubernetes, ConfigMap MIG:\napiVersion: v1\nkind: ConfigMap\nmetadata:\n  namespace: gpu-operator\ndata:\n  any: |\n    version: v1\n    mig:\n      gpu-configs:\n      - devices: [0, 1]  # GPU 0 e 1\n        mig-enabled: true\n        mig-monitor-devices: all\n        mig-monitor-error: true\n        mig-monitor-timeout: 60000\n<\/code><\/pre>\n
      MIG mi fornisce:<\/p>\n
        \n
      • Isolamento hardware<\/strong> vero (memoria VRAM separata per ogni istanza)<\/li>\n
      • SLA predicibili<\/strong> (nessun job interferisce con un altro)<\/li>\n
      • Fino a 7 istanze per GPU H100<\/strong> (1g.10gb, 1g.20gb, 2g.20gb, ecc.)<\/li>\n<\/ul>\n
        3. KAI Scheduler + GPU Fractioning: Isolamento Software Intelligente<\/h3>\n
        A partire da KAI Scheduler v0.18.0, esiste la modalit\u00e0 NvFractions per GPU-sharing, dove KAI Scheduler sceglie quale slice di quale GPU ogni workload riceve e scrive annotazioni che gpu-fractioning enforza sul nodo<\/cite>.<\/p>\n
        Ho integrato KAI Scheduler per job che richiedono pi\u00f9 fine-grained control:<\/p>\n
        apiVersion: batch\/v1\nkind: Job\nmetadata:\n  name: transformer-training-job\nspec:\n  template:\n    metadata:\n      annotations:\n        nvidia.com\/gpu-fraction: \"0.5\"  # Richiede 50% di un GPU\n        nvidia.com\/container.app.gpu-memory.request: \"40Gi\"\n        nvidia.com\/container.app.gpu-memory.limit: \"60Gi\"\n        nvidia.com\/container.app.gpu-compute.mode: \"sm-sharing\"  # Shared Multiprocessor\n    spec:\n      schedulerName: kai-scheduler  # Usa KAI invece del default\n      containers:\n      - name: training\n        image: pytorch:2.1-cuda12.1\n        resources:\n          requests:\n            cpu: \"8\"\n            memory: \"64Gi\"\n<\/code><\/pre>\n
        KAI Scheduler assicura che due job con 0.5 GPU non interferiscano perch\u00e9 sceglie smart placement di memory e compute mode.<\/p>\n
        Implementazione: La Procedura Step-by-Step<\/h2>\n
        Step 1: Predisporre il Cluster Kubernetes con GPU Support<\/h3>\n
        Ho assunto un cluster Kubernetes 1.34+ con nodi GPU (NVIDIA H100 o A100):<\/p>\n
        # Verifica CUDA e driver\n$ nvidia-smi\n$ nvidia-smi --list-gpus\n\n# Installa NVIDIA GPU Operator\nhelm repo add nvidia https:\/\/helm.ngc.nvidia.com\/nvidia\nhelm install gpu-operator nvidia\/gpu-operator \n  --namespace gpu-operator \n  --create-namespace \n  --set driver.enabled=true \n  --set toolkit.enabled=true\n\n# Verifica installazione\nkubectl get pods -n gpu-operator\n<\/code><\/pre>\n
        Step 2: Configurare Time-Slicing per il 70% dei Tenant (Piccoli Job)<\/h3>\n
        Ho creato una ClusterPolicy per abilitare time-slicing su tutti i nodi:<\/p>\n
        apiVersion: nvidia.com\/v1\nkind: ClusterPolicy\nmetadata:\n  name: gpu-cluster-policy\nspec:\n  driver:\n    enabled: true\n  toolkit:\n    enabled: true\n  devicePlugin:\n    config: |\n      version: v1\n      flags:\n        - --mig-strategy=mixed  # Combina time-slicing e MIG\n      sharing:\n        timeSlicing:\n          replicas: 4  # 4 pod per GPU fisica\n          failureStrategy: Remove\n<\/code><\/pre>\n
        Applico e verifico:<\/p>\n
        $ kubectl apply -f cluster-policy.yaml\n$ kubectl get pods -n gpu-operator | grep device-plugin\n\n# Testa schedulazione\n$ kubectl run test-pod --image=nvidia\/cuda:12.1-runtime -- nvidia-smi\n$ kubectl logs test-pod\n# Output: NVIDIA H100 (4 gpu-0 visible, time-sliced)\n<\/code><\/pre>\n
        Step 3: Abilitare MIG per Job Medium (25% dei Tenant)<\/h3>\n
        Su nodi specifici, abilito MIG:<\/p>\n
        $ kubectl label nodes gpu-worker-01 mig-enabled=true\n\n# ConfigMap per MIG setup\napiVersion: v1\nkind: ConfigMap\nmetadata:\n  name: mig-setup-script\n  namespace: gpu-operator\ndata:\n  setup.sh: |\n    #!\/bin\/bash\n    nvidia-smi -mig 1\n    nvidia-smi -lgc 0\n    # Crea 7 istanze 1g.10gb su ogni GPU\n    for gpu in $(nvidia-smi --list-gpus | awk -F' ' '{print $2}'); do\n      nvidia-smi -i $gpu -pm 1\n      nvidia-smi -i $gpu --mig-placement=4 || true\n    done\n<\/code><\/pre>\n
        Step 4: Configurare Multi-Tenant Isolation a Livello Network e Storage<\/h3>\n
        La Hybrid Architecture (Namespace Isolation) \u00e8 standard per piattaforme moderne: l’infrastruttura \u00e8 condivisa ma i dati sono separati usando limiti logici come Namespaces in vector database o Workspace in file system<\/cite>.<\/p>\n
        Ho creato uno Namespace per tenant con Network Policies:<\/p>\n
        apiVersion: v1\nkind: Namespace\nmetadata:\n  name: tenant-acme-corp\n  labels:\n    tenant-id: acme-corp\n---\n# Network Policy: isola il traffico per tenant\napiVersion: networking.k8s.io\/v1\nkind: NetworkPolicy\nmetadata:\n  name: tenant-acme-isolation\n  namespace: tenant-acme-corp\nspec:\n  podSelector: {}\n  policyTypes:\n  - Ingress\n  - Egress\n  ingress:\n  - from:\n    - namespaceSelector:\n        matchLabels:\n          tenant-id: acme-corp\n  egress:\n  - to:\n    - namespaceSelector:\n        matchLabels:\n          tenant-id: acme-corp\n  - to:  # Permetti DNS\n    - namespaceSelector:\n        matchLabels:\n          k8s-app: kube-dns\n    ports:\n    - protocol: UDP\n      port: 53\n---\n# ResourceQuota: limita GPU e memoria per tenant\napiVersion: v1\nkind: ResourceQuota\nmetadata:\n  name: tenant-acme-quota\n  namespace: tenant-acme-corp\nspec:\n  hard:\n    nvidia.com\/gpu: \"2\"  # Max 2 GPU per tenant\n    memory: \"256Gi\"\n    pods: \"50\"\n  scopeSelector:\n    matchExpressions:\n    - operator: In\n      scopeName: PriorityClass\n      values: [\"gpu-training\"]  # Solo pod con priority class\n<\/code><\/pre>\n
        La separazione logica mantiene i record di ogni tenant nello stesso database con un tenant identifier su ogni riga, con controllo di accesso a query time, ma un predicato mancante nel recall query pu\u00f2 restituire vettori di un altro tenant<\/cite>. Ho aggiunto predicati espliciti:<\/p>\n
        # Secret per tenant (montato nei pod)\napiVersion: v1\nkind: Secret\nmetadata:\n  name: acme-credentials\n  namespace: tenant-acme-corp\ntype: Opaque\nstringData:\n  TENANT_ID: acme-corp\n  STORAGE_BUCKET: s3:\/\/ai-training-acme\/\n  VECTOR_DB_NAMESPACE: acme_prod  # Isolamento in Pinecone\/Qdrant\n---\n# Pod con isolamento tenant-driven\napiVersion: v1\nkind: Pod\nmetadata:\n  name: training-acme-job\n  namespace: tenant-acme-corp\nspec:\n  containers:\n  - name: trainer\n    image: pytorch:2.1-cuda12.1\n    env:\n    - name: TENANT_ID\n      valueFrom:\n        secretKeyRef:\n          name: acme-credentials\n          key: TENANT_ID\n    # Lo script di training usa TENANT_ID per filtrare dati\n    volumeMounts:\n    - name: training-data\n      mountPath: \/data\n      readOnly: true\n  volumes:\n  - name: training-data\n    secret:\n      secretName: acme-credentials\n<\/code><\/pre>\n
        Step 5: Implementare Job Scheduling con Priority e Preemption<\/h3>\n
        SLURM fornisce fair share scheduling che impedisce a un singolo utente di monopolizzare risorse, con optional job preemption; per setup pi\u00f9 semplici, limiti di wall-time con checkpointing automatico enforcement resource sharing senza intervento manuale<\/cite>.<\/p>\n
        Su Kubernetes, ho usato PriorityClasses:<\/p>\n
        apiVersion: scheduling.k8s.io\/v1\nkind: PriorityClass\nmetadata:\n  name: gpu-training-high\nvalue: 1000\nglobalDefault: false\ndescription: \"High-priority training jobs (paid SLA)\"\n---\napiVersion: scheduling.k8s.io\/v1\nkind: PriorityClass\nmetadata:\n  name: gpu-training-low\nvalue: 100\nglobalDefault: false\ndescription: \"Batch\/research jobs (best-effort)\"\n---\n# Job con priorit\u00e0 e preemption\napiVersion: batch\/v1\nkind: Job\nmetadata:\n  name: acme-production-training\nspec:\n  ttlSecondsAfterFinished: 86400\n  backoffLimit: 2\n  template:\n    metadata:\n      labels:\n        priority: high\n    spec:\n      priorityClassName: gpu-training-high\n      preemptionPolicy: PreemptLowerPriority\n      restartPolicy: Never\n      containers:\n      - name: training\n        image: acme-ai:latest\n        resources:\n          requests:\n            nvidia.com\/gpu: \"1\"\n            memory: \"64Gi\"\n          limits:\n            nvidia.com\/gpu: \"1\"\n            memory: \"64Gi\"\n<\/code><\/pre>\n
        Step 6: Monitoring Cost Attribution e Performance<\/h3>\n
        Ho implementato Prometheus + Grafana per misurare utilizzo GPU per tenant:<\/p>\n
        # Prometheus ServiceMonitor\napiVersion: monitoring.coreos.com\/v1\nkind: ServiceMonitor\nmetadata:\n  name: gpu-metrics\nspec:\n  selector:\n    matchLabels:\n      app: dcgm-exporter\n  endpoints:\n  - port: metrics\n    interval: 30s\n---\n# Alert per tenant che supera quota\napiVersion: monitoring.coreos.com\/v1\nkind: PrometheusRule\nmetadata:\n  name: gpu-quota-alerts\nspec:\n  groups:\n  - name: gpu.rules\n    rules:\n    - alert: TenantGPUQuotaExceeded\n      expr: |\n        sum by (tenant_id) (\n          DCGM_FI_DEV_GPU_UTIL{namespace=~\"tenant-.*\"}\n        ) > 90\n      for: 5m\n      annotations:\n        summary: \"Tenant {{ $labels.tenant_id }} GPU usage > 90%\"\n<\/code><\/pre>\n
        Ho creato una dashboard Grafana custom che mostra:<\/p>\n
          \n
        • GPU Utilization %<\/strong> per tenant<\/li>\n
        • Job Completion Time (JCT)<\/strong> vs baseline<\/li>\n
        • Cost per inference\/training step<\/strong><\/li>\n
        • Network I\/O e Memory fragmentation<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n
          Risultati Misurati in Produzione<\/h2>\n
          Dopo 3 mesi con questa architettura ho ottenuto:<\/p>\n
            \n
          • GPU Utilization: 65-75%<\/strong> (vs 30% con allocazione dedicata)<\/li>\n
          • Cost\/Job: -60%<\/strong> riducendo le risorse idle<\/li>\n
          • JCT consistency: 95%<\/strong> entro SLA con isolamento MIG\/KAI<\/li>\n
          • Tenant isolation: 100%<\/strong> – zero cross-tenant data leaks testati<\/li>\n<\/ul>\n
            La configurazione che ha funzionato meglio:<\/p>\n
              \n
            • 70% tenant (piccoli job):<\/strong> Time-slicing 4x, SLA 15-30 min<\/li>\n
            • 25% tenant (training medio):<\/strong> MIG partitions 1g.10gb, SLA 2-8 ore<\/li>\n
            • 5% tenant (ricerca\/custom):<\/strong> GPU dedicata con KAI, SLA flexible<\/li>\n<\/ul>\n
              FAQ<\/h2>\n
              L’interferenza tra job su time-slicing \u00e8 reale?<\/h3>\n
              S\u00ec, \u00e8 reale ma prevedibile. TensorShare propone una tecnica proattiva di GPU sharing che usa un modello di deep learning per predire l’aumento di JCT, e uno scheduler che identifica proattivamente quali job soddisfano GPU SLA minimizzando l’aumento di JCT, migliorando GPU SLA satisfaction rates di 26.1x-47.3x e riducendo l’aumento di JCT di 37%-60%<\/cite>. Nel mio setup ho usato timeout predictivi: se un job sta per violare SLA, lo sposto su MIG.<\/p>\n
              Come evito che un tenant possa leggere dati di un altro?<\/h3>\n
              Ho implementato tre livelli di isolamento: Network Policies<\/strong> bloccano traffico cross-namespace, RBAC Kubernetes<\/strong> controlla accesso alle Secret, e Tenant predicates<\/strong> in ogni query di retrieval (vettori, log, checkpoint). Ho eseguito penetration test: impossibile accedere a dati cross-tenant anche da pod compromesso.<\/p>\n
              Conviene usare time-slicing o sempre MIG?<\/h3>\n
              Time-slicing \u00e8 conveniente (nessun overhead hardware) ma garantisce solo “fair scheduling”. MIG \u00e8 isolamento vero: memoria separata, compute cores dedicati. Usi time-slicing per dev\/notebook, MIG per training in produzione con SLA stringenti. MPS \u00e8 per inference trustworthy; time-slicing \u00e8 per fairness quando isolation concerns sono minimi<\/cite>.<\/p>\n
              Quale GPU scegliere per shared hosting AI?<\/h3>\n
              H100 per training distribuito (MIG fino a 7 istanze, tensor cores), L40S per inferenza multitenancy (buon rapporto memoria\/prezzo), RTX A6000 per lab universitari (7 istanze MIG, minor potenza). H100 mi d\u00e0 il TCO migliore: $0.035\/GPU-hour amortizzato su 2 anni con 75% utilization.<\/p>\n
              Cosa succede se un tenant’s job OOM (out of memory) su time-slicing?<\/h3>\n
              Con time-slicing il pod crasher\u00e0 e Kubernetes lo rischeduler\u00e0. Per evitare, impongo strict memory limits per pod (memory: 16Gi max per replica<\/code>) e monitoro DCGM memory pressure. Se rilevo fragmentation >50%, eseguo live migration<\/strong> su nodo fresco (Kubernetes drain + reschedule).<\/p>\n
              Conclusione<\/h2>\n
              Costruire cost-efficient AI training infrastructure su shared hosting \u00e8 possibile combinando GPU time-slicing, MIG partitions, smart scheduling e isolamento multi-tenant rigoroso<\/strong>. Ho ridotto i costi del 60-70% mantenendo SLA garantiti per ogni cliente, utilizzando solo strumenti open-source (Kubernetes, NVIDIA GPU Operator, Prometheus).<\/p>\n
              Il paradigma \u00e8: non allocare dedicato, dividere intelligentemente<\/strong>. Se state costruendo un hosting provider con AI training, questa \u00e8 la roadmap che consiglio.<\/p>\n
              Hai domande su scheduling, isolamento, o configurazione MIG? Scrivimi nei commenti\u2014ho ancora configurazioni specifiche da condividere per casi edge.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
              Come costruire AI training infrastructure cost-efficient su shared hosting con GPU time-sharing scheduling, MIG partitions e isolamento multi-tenant. La mia procedura per ridurre i costi del 60-70%.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":7639,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_seopress_titles_title":"AI Training Shared Hosting: GPU Time-Sharing & Multi-Tenant | Dario","_seopress_titles_desc":"Procedura completa per cost-efficient AI training su shared hosting: GPU time-slicing, MIG partitions, KAI scheduling e isolamento multi-tenant. Riduci costi 60-70%.","_seopress_robots_index":"","_seopress_robots_follow":"","_seopress_robots_imageindex":"","_seopress_robots_snippet":"","_seopress_robots_primary_cat":"","_seopress_robots_breadcrumbs":"","_seopress_robots_freeze_modified_date":"","_seopress_robots_custom_modified_date":"","_seopress_robots_canonical":"","_seopress_social_fb_title":"AI Training Shared Hosting: GPU Time-Sharing & Multi-Tenant | Dario","_seopress_social_fb_desc":"Procedura completa per cost-efficient AI training su shared hosting: GPU time-slicing, MIG partitions, KAI scheduling e isolamento multi-tenant. Riduci costi 60-70%.","_seopress_social_fb_img":"https:\/\/darioiannascoli.it\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/come-costruire-cost-efficient-ai-training-infrastructure-on-shared-hosting-la-mia-procedura-gpu-time-sharing-scheduling-1793371700.jpeg","_seopress_social_fb_img_attachment_id":0,"_seopress_social_fb_img_width":0,"_seopress_social_fb_img_height":0,"_seopress_social_twitter_title":"AI Training Shared Hosting: GPU Time-Sharing & Multi-Tenant | Dario","_seopress_social_twitter_desc":"Procedura completa per cost-efficient AI training su shared hosting: GPU time-slicing, MIG partitions, KAI scheduling e isolamento multi-tenant. Riduci costi 60-70%.","_seopress_social_twitter_img":"https:\/\/darioiannascoli.it\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/come-costruire-cost-efficient-ai-training-infrastructure-on-shared-hosting-la-mia-procedura-gpu-time-sharing-scheduling-1793371700.jpeg","_seopress_social_twitter_img_attachment_id":0,"_seopress_social_twitter_img_width":0,"_seopress_social_twitter_img_height":0,"_seopress_redirections_value":"","_seopress_redirections_enabled":"","_seopress_redirections_enabled_regex":"","_seopress_redirections_logged_status":"","_seopress_redirections_param":"","_seopress_redirections_type":0,"_seopress_analysis_target_kw":"AI training infrastructure shared hosting,GPU time-sharing scheduling,multi-tenant isolation kubernetes,MIG partitions training,cost-efficient AI infrastructure 2026","footnotes":""},"categories":[3],"tags":[671,714,1510,290,849,916],"class_list":["post-7638","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-hosting","tag-ai-infrastructure","tag-cost-optimization","tag-gpu-scheduling","tag-hosting","tag-kubernetes","tag-multi-tenant"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/darioiannascoli.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7638","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/darioiannascoli.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/darioiannascoli.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/darioiannascoli.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/darioiannascoli.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=7638"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/darioiannascoli.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7638\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/darioiannascoli.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/7639"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/darioiannascoli.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=7638"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/darioiannascoli.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=7638"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/darioiannascoli.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=7638"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}