GPU資源非常昂貴。一張GPU的費用在50000到60000元之間，通常不止一張。有了CPU、內存、服務器等硬件，一臺AI服務器很容易就能達到10萬或數十萬元。

因此，對于計算能力稀缺、采購成本有限的企業來說，面對如此昂貴的計算資源，如何能夠讓AI服務器的利用率較大呢？這已成為一個亟待解決的問題。

同時，在GPU計算資源有限的情況下，如何解決資源搶占和項目團隊之間分配不均的問題？如何減少等待時間，提高模型訓練效率？這也是企業需要解決的問題。

基于這些方面，AI服務器計算管理平臺應運而生。

為了提高AI計算資源的利用率和資源搶占率，不公平分配：

AI服務器可以收集企業的所有計算資源，用于集群池管理。

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后，AI服務器將自動釋放計算能力，提高計算資源的利用率，并確保計算資源能夠根據開發者的需求進行合理調度。

此外，對于緊急用戶，管理員還可以打開緊急權限并給予優先級。

實際案例結果表明，在沒有基站的情況下，GPU的總體利用率僅為40%。經過人工智能的統一管理在該平臺上，GPU的利用率可以達到70%以上，整體資源效率可以大大提高。

為減少等待時間并提高模型培訓效率：

對于多任務處理，AI服務器支持細粒度視頻內存分配，最小作用力可以精確到1g。使用GPU共享策略，多人可以共享一張GPU卡，而不會相互影響。

例如，上面提到的單機8卡可以在GPU共享模式下擴展到8機64卡，也就是說，如果是8個32GB GPU卡，現在可以擴展到64個4GB GPU卡。

此外，為了提高工程師的開發效率，立爾訊AI服務器還可以以容器的形式進行打包、安裝和部署，實現了深度學習環境的一鍵式部署，縮短了深度學習部署時間。同時，它還支持可視化調試，以找到最佳參數并加快模型開發時間。

以上是關于如何提高AI服務器的利用率。如果你想了解更多關于人工智能服務器、服務器硬盤和軟件的信息，請咨詢立爾訊科技。

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