某高校AI实验室

挑战

1单机训练，本地多台机器无法进行统一管理，资源利用率低；

2GPU资源分散，只能单机使用，难以进行分布式训练；

3缺乏资源使用管理流程，日常使用基本靠抢；

4模型、数据集和镜像散落在单机上，没有统一的平台管理，维护工作繁琐；

5训练任务环境配置复杂、费时费力，移植难度高；

6难以对训练效果进行评估分析和调优。

场景

AI计算

应用

PyTorch

效果

1提供了GPU资源的统一纳管平台，通过支持灵活的调度策略提高了资源整体利用率；

2提供了一个可视化的GPU资源管理平台，用户可以轻松选所需资源进行分布式训练；

3平台可支持管理员基于GPU的可用状态、任务状态、运行时长、任务队列等信息做管理；

4可统一对数据集、模型库和镜像进行管理，大大降低了复杂度；

5平台任务在容器环境运行，用户可以自行更新、保存镜像，易于管理和移植；

6监控模块可帮助用户实时分析训练效果，便于训练结果评估和模型调优。

价值

1异构资源的统一纳管能力；

2支持在同一个平台展示资源、任务、调度状态；

3数据的统一管理能力；

4支持多样化的容器运行环境；

5全面、实时的监控指标。