在人工智能領(lǐng)域，大模型時(shí)代已經(jīng)悄然到來，而算力作為這一創(chuàng)新浪潮的核心驅(qū)動力，其重要性不言而喻。對于AI開發(fā)團(tuán)隊(duì)及高校科研機(jī)構(gòu)而言，算力資源的有效分配與利用，直接關(guān)系到項(xiàng)目投入產(chǎn)出比及研究效率。然而，算力資源的分配與管理，卻常常成為制約AI發(fā)展的瓶頸。
在高校AI教學(xué)中，這一現(xiàn)象尤為明顯。多個(gè)班級的學(xué)生同時(shí)需要GPU資源開展實(shí)驗(yàn)，但硬件資源的有限性導(dǎo)致任務(wù)排隊(duì)現(xiàn)象嚴(yán)重，影響了教學(xué)效果。而在數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)中，即便是小規(guī)模的數(shù)據(jù)集測試，也往往需要整機(jī)資源的支持，這不僅造成了GPU算力的極大浪費(fèi)，也降低了研發(fā)效率。
傳統(tǒng)資源應(yīng)用模式下，算力資源的分配問題層出不窮。資源分配不均，使得GPU卡數(shù)量有限，無法滿足每個(gè)人的需求，導(dǎo)致任務(wù)排隊(duì)、效率低下。同時(shí)，資源利用率低也是一大痛點(diǎn)，小任務(wù)占用大資源，使得硬件資源無法得到充分利用。資源配置單一，不同任務(wù)對算力資源的需求各異，但傳統(tǒng)固定資源配置方式難以滿足這種多樣化需求。
為了解決這些痛點(diǎn)，基石AI智算平臺（coreshub.cn）推出了專屬資源組功能。這一功能通過提供專屬計(jì)算節(jié)點(diǎn)、團(tuán)隊(duì)資源共享和算力切分等能力，實(shí)現(xiàn)了算力資源的精準(zhǔn)高效管理。用戶可以申請專屬計(jì)算節(jié)點(diǎn)，并根據(jù)任務(wù)需求配置資源組，從而支持單卡、多卡、GPU切分等多種資源顆粒度配置。這一功能不僅滿足了多種研發(fā)需求，還提高了科研效率。
在基石AI智算平臺上，用戶可以輕松實(shí)現(xiàn)批量啟動環(huán)境。平臺集成了容器算力調(diào)度和自定義鏡像倉庫，支持常用開發(fā)框架、高性能網(wǎng)絡(luò)和存儲自動掛載。管理員只需簡單操作即可分配資源，算法工程師則能在秒級內(nèi)獲得開發(fā)環(huán)境，從而大大提高了研發(fā)效率。
基石AI智算平臺還提供了智能調(diào)度策略，通過分配專屬計(jì)算池和設(shè)置優(yōu)先級任務(wù)調(diào)度，實(shí)現(xiàn)了資源利用率的最大化。算法工程師只需提交計(jì)算任務(wù)，任務(wù)一得到資源就自動運(yùn)行，避免了資源空閑現(xiàn)象，加速了研發(fā)產(chǎn)出。
為了滿足不同用戶的多樣化需求，基石AI智算平臺還支持動態(tài)擴(kuò)展功能。用戶可以根據(jù)實(shí)際情況按需購買專屬計(jì)算節(jié)點(diǎn)并進(jìn)行分配，同時(shí)根據(jù)任務(wù)負(fù)載調(diào)整節(jié)點(diǎn)數(shù)量，實(shí)現(xiàn)靈活擴(kuò)縮容。平臺還支持按需、包月包年等多種計(jì)費(fèi)模式，為用戶提供了更加靈活的選擇。
在使用專屬資源組時(shí)，用戶可以通過創(chuàng)建專屬資源組并實(shí)現(xiàn)資源的分配利用。管理員（主賬號）可以對資源組進(jìn)行算力顆粒度的調(diào)度配置，并創(chuàng)建不同配額的子賬號，為團(tuán)隊(duì)成員分配資源。團(tuán)隊(duì)成員則可以登錄子賬號，在資源可使用范圍內(nèi)使用管理員共享的資源，支持使用管理員創(chuàng)建的規(guī)格或自定義規(guī)格。
管理員（主賬號）可以統(tǒng)一管理、查看資源在子賬號下的使用情況與使用狀態(tài)，確保資源的有效利用。這一功能不僅提高了資源利用率，還為AI項(xiàng)目的順利開展提供了有力保障。
基石AI智算平臺以其高效、穩(wěn)定、安全的AI計(jì)算環(huán)境，為AI開發(fā)團(tuán)隊(duì)及高校科研機(jī)構(gòu)提供了強(qiáng)有力的支持。通過專屬資源組功能，用戶可以輕松解決算力資源分配與管理的痛點(diǎn)，為AI項(xiàng)目的成功實(shí)施注入滿滿活力。
