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GPU資源池化管理軟件
適用于人工智能（AI）工作負載的基礎集群管理
助力企業提高算力資源利用率
免費試用
入門簡單、功能豐富
節點信息，分門別類，一目了然
GPU資源池化輕松管理
基于WEB提供服務，簡化工作流程，加速開發進度
描述
借助GPU資源池化管理軟件，從容應對集群運維管理挑戰，實現集群資源利用效率最大化。
填寫問卷，即可獲取免費試用資格
我們可以看到集群化、容器化、GPU資源池化正是當前AI格局的發展趨勢。而我司智能高性能計算平臺（AiHPC）作為人工智能（AI）的基礎集群管理軟件，順應上述AI發展趨勢，為客戶提供可視化的集群管理界面，自動靈活的容器平臺，按需分割的GPU池化方案。因操作簡便、穩定可靠、功能全面等優勢，目前在高?？蒲?、自動駕駛、智能視頻分析、金融等行業客戶成功使用，幫助客戶解決AI訓練過程中的復雜流程，讓客戶更專注于應用算法的開發。
順應市場發展趨勢，助力企業布局AI
核心功能
基于主流開源框架開發，性能高，適配能力強
描述
kubernetes、Docker 
與kubernetes容器技術結合
 
保證用戶AI工作負載相對獨立，有效實現資源隔離

提高資源利用率，盡可能發揮出集群的最佳性能
01
描述
BeeGFS
針對海量小文件儲存優化過的分布式并行文件系統
 
易用性、靈活性及性能上的獨特優勢

適應HPC和AI用戶的不同業務需求

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描述
NVIDIA GPU Operator
自動化集成管理 GPU 所需的 NVIDIA 軟件組件

為客戶提供GPU資源池化解決方案，最大化提高 AI 算力資源利用率。
04
描述
Ansible、Prometheus、Grafana
整合Ansible、Prometheus、Grafana等組件構成MLOPS軟件棧
 
形成功能齊全的一站式集群管理解決方案

03
軟硬件綜合的完整體系產品
描述
產學研合作
與華南理工大學廣東省計算網絡實驗室合作共同研發
描述
軟件架構
整合了GPU資源池化管理、并行計算任務調度管理、容器調度管理、高性能分布式存儲、自動化監控運維等功能模塊

描述
技術整合
從基礎研究到方法論，再到軟硬件構建了完整方案，形成完整體系的產品
描述
硬件支持
結合公司的硬件產品能夠為人工智能、大數據、科研計算提供高性能的計算及存儲資源

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應用場景
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