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GPU异构计算中心的案例一 —— 开源 | 数算岛AI计算平台(GPU池化软件) - 一站式 AI人工智能训练推理平台

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文慧的科技江湖
发布2026-06-17 14:40:58
发布2026-06-17 14:40:58
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互联网行业AI训练平台案例

——容器+NV Device Pulg-In+虚拟化技术 构建弹性资源池

背景

某头部互联网搜索公司的AI训练平台支撑搜索的全AI业务的训练任务,平台采用K8S+Docker+NV Device Pulg-In方式,以物理GPU卡为最小单位为用户分配GPU资源。

痛点

存在无法快速支持跨设备多卡训练,卡资源碎片化,资源调度不灵活,资源利用率低和无法统一监控管理资源等问题。

方案

资源池化解决方案改造当前基于K8S+Docker的GPU集群,既增加了软件定义带来的使用/管理便捷性,又无需修改上层AI应用。

客户收益

•场景:支持训练、研发等用户AI应用场景; •GPU使用率提升:验证跨设备16卡多卡训练加速比,相比于单卡,可达14.8倍; •工作效率提升:快速支持跨设备多卡训练,有效降低算法工程师的工作负载;

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原始发表:2024-08-09,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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