GPU資源價格昂貴，一張卡動輒就上5、6萬，通常還不止加一張，再加上CPU、內存、服務器等硬件，一臺AI服務器隨便就能達到十萬、幾十萬元以上。

所以，對于算力稀缺，采購成本有限的企業，面對這么昂貴的計算資源，怎樣提高AI計算資源的利用率?就成為亟需解決的問題。

同時，面對GPU計算資源有限，怎樣解決項目組之間資源搶占，分配不公?怎樣減少等待時間，提高模型訓練效率?也是企業需要解決的問題。

例如某個做計算視覺企業有四臺8卡GPU服務器供50位開發人員使用，面對這種人多資源少的情況，又應如何解決呢?

基于以上這些方面，浪潮AIStation計算管理平臺應運而生。

針對提高AI計算資源利用率和資源搶占，分配不公情況：

浪潮AIStation可將企業所有計算資源收集起來，進行集群式的池化管理。

采用GPU用戶配額和限制策略功能，管理員可設置空占超時時間，當資源空閑超時，AIStation自動釋放算力，提高計算資源利用率，保證計算資源能根據開發人員的需求進行合理的調度。

此外對于緊急用戶，管理員還可以對其開通緊急權限，優先使用。

從實際案例效果顯示：在沒有采用AIStation，整個GPU利用率只有40%，通過AI平臺統一管理后，GPU利用率可以達到70%以上，整個資源效率實現大幅度提升。

針對減少等待時間，提高模型訓練效率情況：

對于多任務的，AIStation支持顯存細粒度分配，最小力度可精準到1G，通過GPU共享策略，可以讓多人共用一張GPU卡且互不影響。

例如上述提到的單機8卡，在GPU共享模式下，可擴展到8機64卡，即原來如果是8張32GB的 GPU卡，現在可以擴展到64張 4GB 的GPU卡。

除此外，在提高工程師開發效率上，浪潮AIStation還可以通過容器化的方式進行打包、安裝和部署，實現一鍵部署深度學習環境，縮短深度學習部署時間。同時也支持可視化調試，找出最優的參數，加快模型開發時間。

目前對于這款AI計算資源管理軟件，深圳悠加科技已經拿下它的相關授權和認證，也是浪潮AIStation全國首家認證分銷商。

拿下這個認證服務后，深圳悠加科技可按照浪潮企業政策，為廣大用戶提供AIStation 深度學習管理等軟件銷售及客戶服務工作。

同時悠加科技相關的技術工程師和銷售管理團隊也經過浪潮相關培訓并通過考核。專業的技術和銷售管理團隊，讓悠加科技具備了完整的交付能力與售后支持能力。

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總結

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