Как правильно начать изучение cgroup2?

Для cgroups очень классная серия от RedHat прямо на Хабре и на русском, рекомендую чтобы понять как все это работает
https://habr.com/ru/company/redhatrussia/blog/423051/

Для второй версии стоит потратить время и вчитаться в официальный дизайн-док на английском, если есть возможность, предварительно прочитав этот материал (ссылка на документацию в конце поста) - https://habr.com/ru/company/selectel/blog/303190/

Равны ли запросы для Cgroups CPU shares при работе Kubernetes на нодах с разным количеством ядер (используя Docker)?

Спасибо
Меня интересует именно теоретическая часть вопроса, т.к. я не могу связать механизм работы cgroups и CFS с данным утверждением и это меня бесит.

Равны ли запросы для Cgroups CPU shares при работе Kubernetes на нодах с разным количеством ядер (используя Docker)?

Я хочу понять что произойдет когда действительно есть конкуренция за выделение ресурсов через CFS, но не рассматривая лимиты.

Насколько я могу судить, если мы возьмем 2 ноды с 8 и 4 ядрами, с идентичными конфигурациями (количество и веса) всех cgroups, то по итогу моя нагрузка с реквестом в 100m на 8 ядерной системе он всегда будет получать большее количество процессорного времени?
Что по сути противоречит утверждению - 0.1 is the same amount of CPU on a single-core, dual-core, or 48-core machine

Как Linux CFS распределяет нагрузку cgroups в мультипроцессорной системе?

Наверное стоит сделать оговорку что я интересуюсь в рамках особенностей работы Kubernetes.
И вопрос вытекает после прочтения вот этого поста в котором указано

When you specify the CPU limits of a container, you’re actually limiting its CPU time across all of the node’s CPUs, not setting the affinity of the container to a specific CPU or set of CPUs. This means that even if you specify a limit less than the total number of CPUs on a node, your container will still see (and use) all of the node’s CPUs — it’s just the time that’s limited.
For example, specifying a CPU limits of 4 on a node with 8 CPUs means the container will use the equivalent of 4 CPUs, but spread across all CPUs. For a single container running on a dedicated node, the maximum permissible CPU usage across all node CPUs will be 50% in this example.