金融GPU算力池化解决方案：提升资源利用率与管理效率
金融GPU算力池化解决方案：提升资源利用率与管理效率
金融GPU算力池化通过整合多台GPU服务器，构建一个高效共享的GPU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。这不仅降低了金融机构的运维成本和风险，还大幅提升了GPU资源的利用率，灵活支持金融行业中各种不同场景的GPU计算需求，轻松应对金融机构对于数据处理、RAG优化和模型推理等AI应用的挑战。
核心痛点
资源利用率低：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。
管理复杂：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。
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。
解决方案
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。
异构GPU支持：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。
GPU资源池化：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转化为多个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。
资源管理调度：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。
镜像仓库：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。
模型服务：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。
方案架构
方案优势
高效资源利用：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。
降低成本：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。
提高业务效率：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。
灵活扩展：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。
客户案例
某证券公司：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。
某邮政银行：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。