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在没有 GPU 细粒度共享和隔离的情况下，GPU 计算资源的分配方式较为粗放，通常以整卡为单位进行调度，导致算力利用率低下。当多个任务需要 GPU 资源时，每个任务必须独占一整块 GPU，即使该任务只需要少量计算能力或显存，也无法与其他任务共享 GPU 资源，造成严重的算力浪费。同时，不同任务之间缺乏有效的资源隔离，如果多个任务在同一块 GPU 上运行，它们可能会相互竞争显存和计算资源，导致计算性能波动，影响任务的稳定性和效率。例如，在 AI 推理和训练任务混用 GPU 时，训练任务可能会占据大量算力，推理任务的响应时间因此大幅增加，影响系统的实时性。
乾坤鼎-算力管理子平台在AI算力卡驱动层面针对业务编程接口进行适配改造，实现算力和显存的调度拦截，从而实现算力细粒度共享和隔离。这种方式不依赖于各个硬件厂商的能力，便于扩展，使 GPU 资源可以更灵活地共享和隔离，而不受限于特定硬件厂商。结合 Kubernetes 和 vGPU 调度，支持 GPU 资源按需分配，实现池化管理，大幅提高算力利用率。相比过去整张 GPU 分配的方式，现在可以按 0.1 算力或 1MB 显存的精度进行分配，使用过程透明无感，让计算更高效、更灵活。
乾坤鼎云原生AI一体化平台的出现，为这些问题提供了全新的解决方案。通过异构算力的高效管理、GPU资源的细粒度共享与隔离、多集群的统一调度以及资源池化管理，平台显著提升了算力的利用效率，降低了企业的运营成本。同时，平台通过优化AI应用的开发流程，简化了数据准备、模型训练、调优和部署的复杂性，极大地提高了开发效率。此外，平台还通过促进AI资产的复用与共享，打破了数据孤岛，实现了算法和经验的沉淀与积累，进一步推动了AI技术的普及与应用。
