金融 GPU 算力池化-基石智算

多元异构算力统一调度及智能管理，AI 算力运营、运维、管理需求一站式满足
软硬一体、开箱即用的，AI 就绪的企业级算力基础设施，助力 AI 技术快速应用于各行各业
整合 GPU 构建资源池，统一调度与分配资源，提升算力利用率，降低运维成本。灵活支持数据处理、RAG 优化、模型推理等金融 AI 应用，增强弹性与稳定性。
传统 GPU 部署方式下，GPU 直接绑定到特定的服务器或应用上，导致 GPU 资源利用率低下，特别在业务多样性和波动性强的金融行业中，GPU 资源往往存在闲置和浪费。
金融行业服务器和 GPU 资源众多，传统的管理方式需要单独配置和维护每一台服务器和 GPU，导致管理效率低下，维护成本高昂。
大量购买、部署和维护 GPU 资源需要高昂的成本，对于金融机构来说是一笔不小的负担。
GPU 算力池化解决方案通过集中管理多台同构或异构 GPU 服务器，形成 GPU 资源池。该资源池通过资源管理和调度系统，实现 GPU 资源的统一管理和动态分配。
兼容国内外主流的 GPU 产品，如英伟达、海光、昇腾、寒武纪、海飞科、天数智芯等，满足多样化需求。
将多台 GPU 服务器集中部署，形成 GPU资源池。通过虚拟化技术将物理 GPU 转化成多个 vGPU，实现资源的灵活分配。可分配给多个应用任务使用，支持构建专属资源池和共享资源池。
通过先进的资源管理和调度系统，实现 GPU 资源的统一管理和动态分配，包括算力纳管、算力池化、算力切分、算力监控等功能，降低管理复杂性，提高资源利用率。
提供深度学习常用镜像，在平台进行代码开发、模型训练时可以通过镜像快速构建运行环境。同时还提供自定义镜像管理功能，支持用户根据基础镜像或 Dockerfile 自主开发镜像、管理镜像版本、在线构建。
支持用户在模型广场选择模型进行快速部署，提供模型推理服务。模型广场提供常用的开源模型，如 LLaMA, ChatGLM, Baichuan 等。支持用户快速部署采购自第三方的或者自建的模型镜像，并且对外提供在线推理服务。
通过 GPU 资源池化和智能管理调度，实现资源的充分利用，避免资源浪费。
支持异构 GPU，优化资源配置和管理维护，降低管理复杂度和总体成本。
借助镜像仓库和模型广场，快速交付模型服务，提升业务处理效率。
根据业务需求灵活调整 GPU 资源池规模，满足不断变化的 AI 应用需求。
轻松进行 GPU 资源池化，具备一池多芯、异构算力资源池的特点，能够支持多种主流 AI 框架和硬件加速器。
ARM+昇腾异构资源统一管理，vGPU 资源池化提升资源利用率，加快银行金融产品和服务的创新步伐。
强大、全面、专业的 AI 算力云服务，加速业务创新之旅！