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金融 GPU 算力池化
通过整合多台GPU 服务器，构建一个高效共享的 GPU 资源池，通过资源管理和调度系统，实现 GPU 资源的统一管理和动态分配。这不仅降低了金融机构的运维成本和风险，还大幅提升了 GPU 资源的利用率，灵活支持金融行业中各种不同场景的 GPU 计算需求，轻松应对金融机构对于数据处理、RAG 优化和模型推理等 AI 应用的挑战。
资源利用率低
管理复杂
成本高昂
GPU 算力池化解决方案通过集中管理多台同构或异构 GPU 服务器，形成 GPU 资源池。该资源池通过资源管理和调度系统，实现 GPU 资源的统一管理和动态分配。
异构 GPU 支持
兼容国内外主流的 GPU 产品，如英伟达、海光、昇腾、寒武纪、海飞科、天数智芯等，满足多样化需求。
GPU 资源池化
将多台 GPU 服务器集中部署，形成 GPU资源池。通过虚拟化技术将物理 GPU 转化成多个 vGPU，实现资源的灵活分配。可分配给多个应用任务使用，支持构建专属资源池和共享资源池。
资源管理调度
通过先进的资源管理和调度系统，实现 GPU 资源的统一管理和动态分配，包括算力纳管、算力池化、算力切分、算力监控等功能，降低管理复杂性，提高资源利用率。
镜像仓库
提供深度学习常用镜像，在平台进行代码开发、模型训练时可以通过镜像快速构建运行环境。同时还提供自定义镜像管理功能，支持用户根据基础镜像或 Dockerfile 自主开发镜像、管理镜像版本、在线构建。
模型服务
支持用户在模型广场选择模型进行快速部署，提供模型推理服务。模型广场提供常用的开源模型，如 LLaMA, ChatGLM, Baichuan 等。支持用户快速部署采购自第三方的或者自建的模型镜像，并且对外提供在线推理服务。
高效资源利用
通过 GPU 资源池化和智能管理调度，实现资源的充分利用，避免资源浪费。
降低成本
支持异构 GPU，优化资源配置和管理维护，降低管理复杂度和总体成本。
提高业务效率
借助镜像仓库和模型广场，快速交付模型服务，提升业务处理效率。
灵活扩展
根据业务需求灵活调整 GPU 资源池规模，满足不断变化的 AI 应用需求。