如何高效管理多台AI服务器？

随着5G、人工智能、物联网等技术的发展，企业对算力的需求迅猛增长。包括互联网、安防、教育、医疗、自动驾驶等行业，都将AI应用到生产场景中，AI计算成为基础能力。

但目前对于企业来说，算力的昂贵成为企业的一大痛点，同时AI计算资源利用率低，更增加了成本。

特别是有多台AI服务器的，如何高效管理这些计算资源，成为企业亟需解决的问题。

针对这一情况，作为人工智能计算领导品牌的浪潮，推出了一套可以统一管理计算资源的深度学习集群管理软件——AIStation。

在计算资源统一管理这方面，AIStation可以收拢分散的计算资源，提供集群式的池化管理，并设置资源配额策略，提高AI计算资源的利用率。

例如某企业有四台8卡GPU服务器供50位开发人员使用，AIStation可根据业务需求将开发用户划分为5个用户组，每个用户组10人，可以设置成每组使用6张GPU卡、40个CPU核，并且还可以对每组使用资源的时长，提交的任务数量进行设置限制。

对于多任务的，AIStation支持显存细粒度分配，最小力度可精准到1G，通过GPU共享策略，可以让多人共用一张GPU卡且互不影响。

例如上述提到的单机8卡，在GPU共享模式下，可扩展到8机64卡，即原来如果是8张32GB的 GPU卡，现在可以扩展到64张 4GB 的GPU卡。

从实际案例效果显示：在没有采用AIStation，整个GPU利用率只有40%，通过AI平台统一管理后，GPU利用率可以达到70%以上，整个资源效率实现大幅度提升。

例如原来用户在开发阶段独占一张GPU，GPU利用率仅为10%，训练阶段可达90%，每天每卡的平均利用率为30%。

使用AIStation后，开发阶段8人共用一张GPU卡，GPU利用率可上升为80%，训练阶段为90%，每天每卡的利用率可达到80%。

除此外，通过AIStation除了可以统一多台AI服务器资源管理，提高AI计算资源利用率，浪潮AIStation还可以实现容器化一键部署深度学习环境，支持可视化调试，找出最优的参数，加快模型开发时间，提高工程师开发效率。

目前深圳悠加科技有限公司是浪潮AIStation全国首家认证分销商，可以按照浪潮政策，为广大用户提供AIStation 深度学习管理等软件销售及客户服务工作。

同时在服务上，浪潮技术工程师和销售商务团队也参加浪潮AIStation相关培训并经过了考核，具备了完整的交付能力和售后能力。

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