作者：云集澎湃算力的
概述：GPU 共享与切分，解锁资源潜力，科学分配，精准调度！
在 AI 研发与算法开发的浪潮中，GPU 资源如同数字世界的石油，不可或缺却又成本高昂。面对激烈的竞争与不断攀升的研发需求，运维团队、算法工程师及 AI 工程师们常常陷入资源分配不均、利用率低下、成本超支的困境。如何最大化 GPU 资源价值，成为制约企业 AI 创新与应用发展的关键瓶颈之一。
算力效率优化大师
青云科技（qingcloud.com） AI 智算平台，在面向多种计算场景的业务需求下，推出 GPU 共享、GPU 显存切分调度技术，多维度地提高 GPU 使用效率，让每一厘资源都发挥更大价值。
青云 AI 智算平台 - GPU 共享与切分示意图
GPU 共享调度
GPU 共享可提升 GPU 的时间利用率，将 GPU 卡分配给多个用户同时使用，每个用户都可完整使用该 GPU 卡，实现团队间无缝共享 GPU 资源，灵活调配，确保每位开发者都能获取所需的最大显存资源。
针对节点可开启 / 关闭共享 GPU 功能，计算规格和切分规格均可自定义，满足不同团队的多样化需求；
多个算法开发人员均可使用此规格 GPU 卡构建开发机；
团队人员（子账号）可使用个人专属存储，便捷又灵活。
GPU 切分调度
基于容器的显存切分方式，结合用户态 CUDA 类调用拦截技术，可对多品牌 GPU 单卡进行灵活分配与显存切分。
用户可根据实际需求定义显存分配，支持 2G、10G、20G、40G、80G 等自定义显存大小，轻松实现单卡 GPU 同时运行多个作业。
支持 NVIDIA、海光、华为昇腾、寒武纪、天数智芯等国内外多品牌 GPU 切分
让算力成本年省千万！
企业 AI 研发团队
多个进行大模型开发、测试、推理、调优的 AI 研发团队，可借助青云 AI 智算平台的 GPU 共享和切分功能，提升团队内及团队间的资源调度效率，提高 GPU 利用率，减少硬件采购成本，提升工作效率。
高校科研场景
高校在资源有限的情况下，面对众多学生和科研项目对算力的需求，可以利用青云 AI 智算平台的 GPU 切分功能，将 24G、40G、80G 等显存的 GPU 卡进行切分分配，实现每人最低 1G 显存需求的分配，满足教学和科研需求。
金融行业
金融机构在进行数据分析、模型研发、模型部署推理时，需要合理的调度 GPU 资源，青云 AI 智算平台的 GPU 共享和切分能力可以帮助金融机构优化资源配置，切分后可进行小模型的并行推理服务等，提高计算效率，降低成本。
算力运营
算力运营企业可以借助青云 AI 智算平台为客户提供更加灵活、高效的算力服务，通过 GPU 共享和切分满足不同客户的需求，进行不同型号的资源售卖，提高市场竞争力。
以 150 人的 AI 研发团队为例，进行大语言模型的开发、测试、推理与调优，在传统模式下，需配备 50 台英伟达高端 GPU 服务器。而采用青云 AI 智算平台，通过 GPU 共享与切分功能，仅需 40 台 GPU 服务器即可满足需求，减少了 10 台 GPU 的采购。同时，通过平台监控与资源调度，MFU 提升 20% 左右，综合成本节省显著，年度节约成本可达千万级别。
青云 AI 智算平台，以科学合理的资源分配与高效的利用策略，助力企业在保持高性能的同时，大幅提升资源利用率，降低硬件成本投入。无论是运维团队的资源管理，还是算法工程师与 AI 工程师的算力需求，青云都能为您提供优质的算力解决方案。
立即体验青云 AI 智算平台，开启您的算力优化之旅，让每一厘 GPU 利用率都转化为企业的核心竞争力！
