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當前,人工智能正處于快速發展階段,算力需求呈指數級攀升,構建融通高效的算力調度中樞,對深化大模型應用、加速業務創新至關重要。宏杉科技推出算力調度一體化解決方案,一平臺統籌全局算力,一站式激活AI效能,助力行業客戶智勝AI時代。

三大核心挑戰制約算力價值釋放

作為數據中心高效運轉的關鍵支撐,異構計算架構通過整合不同類型的計算資源,顯著提升了系統性能。然而,這一架構下的算力調度卻面臨著協同效率、資源效能與彈性能力的三重挑戰,嚴重制約了算力價值的釋放。

● 混合調度困難

在AI應用的關鍵業務場景中,計算流程深度依賴于CPU和GPU的協同。若調度系統各自為戰,則會陷入效率低下的困境:訓練階段GPU等待CPU預處理數據,推理階段CPU排隊拖累GPU輸出,端到端延遲居高不下。

● 資源效能桎梏

有限且昂貴的算力資源因“調度錯配”淪為閑置:GPU被占滿時,CPU因負載失衡導致請求阻塞,最終陷入“硬件空轉、任務積壓”的惡性循環,資源利用率大打折扣。

 彈性伸縮難題

AI大模型的最終落地涉及到訓練、推理等多流程的協作,而各階段的業務需求差異顯著:推理請求可能突發峰值,任務模式呈現夜間訓練與白天推理的周期性交替,仿真任務則帶有間歇性特征。這些都對算力調度的靈活性提出了極致要求,傳統靜態分配模式已難以適配。

一體化算力中樞實現CPU/GPU算力高效協同

宏杉科技算力調度一體化解決方案,通過宏杉云與GPU的融合部署,打造具備異構算力協同能力的智能AI應用平臺,為用戶提供CPU與GPU異構算力的一體化調度能力。

算力統一調度,激活資源潛能

方案通過構建智能算力調度引擎,實現CPU與GPU資源的精準協同與動態分配,全面釋放異構計算潛力:

細粒度資源切分:將GPU資源精準拆分為小算力單元,滿足輕量推理、小規模訓練多樣化需求,實現閑置算力資源的充分復用。

異構算力兼容:廣泛適配 NVIDIA、昆侖芯等國內外加速卡,通過資源虛擬化技術實現異構硬件的統一調度,支持物理顯卡與虛擬顯卡統一管理,構建一體化異構算力資源池。

靈活資源調度:支持RDMA網絡與容器調度,為GPU集群提供低延遲、高帶寬的通信支撐,結合動態任務調度策略,實現算力供需的精準匹配,系統性提升GPU利用率。

全生命周期賦能,加速大模型落地

方案提供便捷易用的算法生命周期管理服務,覆蓋數據管理、模型開發、訓練、推理全環節。兼容PyTorch、PaddlePaddle、TensorFlow等主流深度學習框架,助力大模型快速開發、精調與部署。

多場景靈活部署,動態匹配業務需求

部署場景多元:兼容私有云、超融合等部署場景,CPU與GPU資源池可按需選擇融合或分離部署,適配多樣化基礎設施環境。

●遠程彈性調度:具備跨節點遠程調用能力,可為虛擬機、物理機動態分配算力資源,結合彈性伸縮機制,精準應對業務的突發性、周期性波動,保障資源供給與業務需求的動態平衡。

隨著AI大模型在各行各業的加速滲透,算力調度的重要性日益凸顯。宏杉科技算力調度一體化解決方案通過打破資源壁壘,充分釋放算力價值。未來,宏杉科技將致力以智能存儲與高效計算的協同創新持續賦能千行百業智能化升級。

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