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大模型时代算力需求爆发，通过JoyScale实现持续降本增效；布局AI信创芯片适配，国产化真替真用
内核态算力切分，接近零损耗
容器化资源部署密度提升3倍
插件化支持 Kubernetes
屏蔽异构厂商 GPU/NPU
· 模型训练中，GPU 卡被独占，利用率尚可。但在更普遍的推理场景中，GPU 卡得不到100%的利用
· 通过虚拟化，同一张 GPU 卡可在多个虚拟机/容器/用户之间共享，性能与物理卡几乎无差别
· 池化技术提高了 GPU 资源部署和管理的灵活性，允许动态分配和调整 GPU 资源，不需要进行物理配置的更改
· 备份、迁移和恢复，变得更加快捷
· 在多任务或多租户环境中，算力切分确保不同任务或用户对 GPU 的访问在安全、隔离的环境中进行，防止数据相互干扰或泄露
· 用户对于能够远程访问高性能计算资源的需求不断增加，GPU 池化使得在云环境中提供高性能 GPU 算力成为可能，并支持复杂的计算任务
针对包含众多国产化加速芯片在内的异构算力资源进行统一管理，有效降低异构算力资源运维复杂度
大模型使用所需的训练、微调、推理任务，一体化统一管理，确保大模型使用各个环节的高效和有序进行
针对不同 AI 任务所使用的算力资源提供统一的 资源使用看板，助力平台管理员高效运营
【提升Notebook开发机利用率】
·通过虚拟化可支持多个用户进行小规模模型调试、验证、算子开发等工作
·使用BestEffort模式，利用算力需求时间分散特点，最大保障算力需求
【提升推理服务利用率】
·采用平铺GPU分配策略避免单点故障影响服务稳定性
·采取最低保障隔离策略，避免互相影响
·帮助资源利用率提升40%，同时保证稳定性和时延
场景介绍 【提升Notebook开发机利用率】 ·通过虚拟化可支持多个用户进行小规模模型调试、验证、算子开发等工作 ·使用BestEffort模式，利用算力需求时间分散特点，最大保障算力需求 【提升推理服务利用率】 ·采用平铺GPU分配策略避免单点故障影响服务稳定性 ·采取最低保障隔离策略，避免互相影响 ·帮助资源利用率提升40%，同时保证稳定性和时延将训练和推理合并成统一资源池
高优任务平铺策略保障负载均衡
低优任务紧凑策略保障资源利用率
场景介绍 将训练和推理合并成统一资源池 高优任务平铺策略保障负载均衡 低优任务紧凑策略保障资源利用率【异构GPU资源统一管理】
·异构算力纳入统一集群，通过平台实现亲和性调度，终结AI算力的烟囱式管理方式
【资源迁移/下线/上报】
·客户根据需下线/迁移的机器快速筛选训练推理任务及业务使用方
【精细化算力资源配额管理】
·按算力、显存、卡类型进行配额管理，授权用户或部门或项目组使用
场景介绍 【异构GPU资源统一管理】 ·异构算力纳入统一集群，通过平台实现亲和性调度，终结AI算力的烟囱式管理方式 【资源迁移/下线/上报】 ·客户根据需下线/迁移的机器快速筛选训练推理任务及业务使用方 【精细化算力资源配额管理】 ·按算力、显存、卡类型进行配额管理，授权用户或部门或项目组使用
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