隨著AI應用在企業中的加速普及，越來越多企業面臨GPU算力無法充分利用的問題。無論是模型訓練還是推理過程，都需要強大的GPU資源來支持大量的計算需求。然而，隨著需求增加，GPU硬體資源的供應卻無法迅速跟上，導致資源利用率低下、成本上升等問題。針對這一挑戰，數位無限INFINITIX 的 AI-Stack平台透過三大核心技術，幫助企業實現GPU使用率最大化，解決GPU算力無法靈活充分運用的問題。
在這篇文章中，我們將介紹AI-Stack平台的三大專業技術，包括GPU單片切割、多片聚合和跨節點運算，探討如何幫助企業更靈活、有效率的管理GPU資源，提升GPU使用率。
AI-Stack的三大GPU算力管理層核心技術
- GPU單片切割技術(GPU partitioning)
- 技術概述：GPU單片切割技術能將一張GPU切分為多個虛擬區塊，滿足不同大小模型的訓練需求。透過精細的切割分配，一張GPU可同時服務多個小型任務，有效提升資源利用效率。
- 效率提升：使用這項技術，GPU使用率可提高至90%以上，大幅減少運算資源的浪費。企業不再需要為小型任務額外購置GPU，從而降低成本。
- 適用場景：這項技術適合有多任務處理需求的企業，尤其在多任務小型模型訓練中尤為有效。對於GPU資源有限的企業來說，這是一項具成本效益的解決方案。
- GPU多片聚合技術(GPU aggregation)
- 技術概述：與單片切割技術不同，GPU多片聚合技術旨在整合多張GPU的算力來應對大型模型的訓練需求。通過聚合多片GPU的運算能力，企業能輕鬆應對更具挑戰性的模型訓練。
- 效率提升：多片聚合技術能顯著加快大型模型運算的訓練速度，滿足大規模的AI/ML模型開發，從而提高開發效率。這意味著企業可以在更短的時間內推出新產品或服務，增加市場競爭力。
- 適用場景：這項技術特別適用於超大型模型或複雜運算應用場景。對於需大量算力的任務，多片聚合技術能大幅提高計算效能，滿足企業高性能需求。
- 跨節點運算技術(Cross-node Computing)
- 技術概述：AI-Stack平台可根據需求將訓練任務分配至多個節點運算，並利用分散式訓練技術，將多個容器組織成訓練群組，平行分散處理巨量數據，有效縮減模型訓練時間，提升運算效率和資源利用率。
- 效率提升：跨節點運算技術減少了單一節點的負擔，有效提高了計算資源的利用率。企業可以使用這項技術來實現更高效的運算負載管理，確保每一個GPU資源都得到充分利用。
- 適用場景：該技術特別適合需要大規模運算的應用場景，例如深度學習中的分布式訓練或高效能運算(HPC)工作負載。跨節點運算能提升系統的擴展性和靈活性，是大規模AI部署的理想選擇。
AI-Stack的優勢
數位無限的AI-Stack平台集成了上述三大技術，能夠為企業提供高度靈活的GPU資源管理方案。它不僅能幫助企業最大化現有的硬體資源、降低成本，更能適應不同規模的AI開發需求，從小型模型訓練到大型分散式運算都能游刃有餘。此外，AI-Stack還具備友善的使用者介面和完善的資源監控功能，讓企業能夠輕鬆管理並追蹤GPU資源的使用情況，實現最佳的效能。
結論
隨著AI技術的發展，GPU算力需求只會越來越大。在硬體資源有限的情況下，如何提升GPU的使用效率成為企業急需解決的問題。AI-Stack通過GPU單片切割、多片聚合和跨節點運算三大技術，為企業提供了一個高效且全面的解決方案，幫助企業在AI競賽中保持優勢。
