隨著人工智能的普及，現在越來越多的行業場景都脫離不了AI服務器。但是并不是所有人搭建起來的AI服務器效能都能達到最大，下面小編來給大家簡單介紹一下AI服務器怎么調試可以達到最大效能。

首先，根據提高人工智能計算資源利用率和資源搶占率的需要進行動態分配。通過這個平臺，AI服務器可以收集企業的所有計算資源進行集群池管理。

管理員可以通過GPU用戶配額和限制策略功能設置任務超時。當資源閑置一段時間時，AI服務器將自動釋放計算能力，提高計算資源的利用率，并確保計算資源可以根據開發者的需求進行合理調度。同時，考慮到一些緊急情況，管理員還可以打開緊急權限，并優先考慮相應的用戶。

實際情況表明，在沒有基站的情況下，AI服務器的GPU利用率通常只有40%。通過人工智能的統一管理，GPU的利用率幾乎翻了一番，達到70%以上，整體資源效率大大提高。

其次，可以減少等待時間，提高模型訓練效率。對于多任務處理，AI服務器支持細粒度視頻內存分配，最小強制力可以精確到1g。通過GPU共享策略，可以共享多個GPU卡，而不會相互影響。

為了提高工程師的開發效率，乾坤電腦秉承“家政”服務的宗旨，為客戶提供AI服務器的打包、安裝、部署等服務，實現深度學習環境的一鍵式部署，減少客戶自行部署的時間。喪失同時，乾坤人工智能管理平臺支持可視化調試，降低了開發難度，能夠盡快找到最佳參數。

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