高效共享GPU！浪潮AIStation突破企业AI计算资源极限‘ballBET贝博BB艾弗森下载’

本文摘要：对于AI企业来说，GPU等计算资源便宜，如何提升资源利用率，维护计算力投资？

对于AI企业来说，GPU等计算资源便宜，如何提升资源利用率，维护计算力投资？如何解决问题资源守住，确保资源用于公平合理？如何增加等待时间，提升模型训练效率……这些问题都关系着研发创意的工程进度。且看浪潮AIStation人工智能研发平台用三招“组合拳”超越计算力壁垒，加快企业AI研发进程。某企业AI研发面对的问题某企业有四台8卡GPU服务器供50位开发人员用于，典型的人多资源较少。具体来说，有以下几大问题：人均严重不足一张GPU卡，GPU用于必须互相协商，研发效率较低；每十多人为一个小组共用一个GPU节点，有可能使有的小组资源空闲而有的小组却无资源能用，导致资源孤岛；缺少优先机制，最重要任务无法获得及时递交；在白天GPU卡完全全部用作研发环境创立，开发人员不能在晚上递交训练任务，模型训练数量十分受限。

AIStation三招解决问题企业算力问题AIStation是面向AI企业研发场景的人工智能资源平台，可通过资源配额、GPU分享、排队托管地三招“组合拳”，智能化分配GPU计算资源，提升资源利用率，协助用户提升研发效率。首先，AIStation击破集中的计算资源，获取集群式的池化管理，并设置资源配额策略，构建多用户公平平衡用于资源。

AIStation将研发用户区分为5个用户组，每个用户组10人，并根据业务市场需求设置每组和每个用户的用于配额，如可设置每组用于6张GPU卡、40个CPU核。并对每个用户的研发环境用于时长、同时递交任务数量展开容许。其次，AIStation通过GPU分享策略，可以让多人共用一张GPU卡且彼此之间影响。AIStation统一管理4台GPU节点，将其中2个节点的16张GPU卡设置为开发资源组，用作研发环境创立，只剩16张GPU卡为训练资源组，用作模型训练。

通过分享策略，AIStation可将开发资源组的每张GPU卡切分成8份，每份用于4GRAM。

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