沐曦与和鲸科技完成兼容性测试,国产GPU与国产AI开发平台的强强联合

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近日,沐曦集成电路(上海)股份有限公司(以下简称 “沐曦”)与和鲸科技共同宣布,双方完成曦云®C500、曦云®C550、曦思®N260 通用计算 GPU 与 ModelWhale 平台的兼容性测试。严格测试结果显示,双方产品完全兼容,在功能、性能、可靠性及兼容性等各方面表现良好,运行稳定,可以满足客户在多样化场景中的应用需求。

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作为国产 GPU 领域的创新引领者,沐曦致力于为异构计算提供全栈 GPU 芯片及解决方案,采用完全自主研发的 GPU IP,拥有完全自主知识产权的指令集和架构。沐曦曦云®C500、曦云®C550、曦思®N260 通用计算 GPU ,具有强大的多精度混合算力、大容量高带宽显存、先进的卡间互联技术、全兼容主流 GPU 生态的 MXMACA® 软件栈,可广泛应用于智算、通用计算和数据处理等场景。

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沐曦官网:https://www.metax-tech.com/

和鲸科技长期为数据驱动型组织提供一站式数据分析与人工智能模型全生命周期管理解决方案。ModelWhale 平台深度融合了计算基础设施、模型开发环境、智能体应用构建与团队协同管理能力,现已广泛应用于科研、教育、气象、医疗、新能源等领域。此次与沐曦产品的兼容,不仅是底层算力资源与上层 AI 开发平台的深度耦合,双方更可通过国产化技术栈的自主可控优势,为用户在模型分布式训练加速、多模态数据处理优化、资源智能调度管理等核心场景中,提供 “算力-平台-应用” 全链路协同的可靠解决方案,有效降低技术迁移成本、消除生态适配风险。

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ModelWhale  平台架构

此外,此次产品互认证的达成也是和鲸科技深化人工智能战略布局的重要铺垫。面对大模型工程化落地、智能体技术突破及科学计算基础设施升级的行业趋势,和鲸计划在未来半年内,围绕 ModelWhale 平台持续拓展技术服务边界,构建更贴近垂直领域需求的技术服务体系,并推出全新形态的产品矩阵,为科研机构、高校及各垂直领域提供更具场景适配性的解决方案。

发展人工智能需要充足的算力和高质量数据,必须构建自主可控的 AI 基础设施生态来保障资源供给。沐曦与和鲸科技互为彼此重要的生态合作伙伴!面向未来,和鲸科技将持续深化与沐曦等产业链伙伴的技术协同,以更开放的姿态,携手行业伙伴共绘人工智能发展新蓝图,为全球智能时代贡献中国方案。

同时也欢迎拟建设AI实验室的高校、拟建设AI研究平台的科研单位在和鲸官网 AI.heywhale.(括号删除)com 联系我们进一步交流!

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<think>好的,我需要帮助用户在Ubuntu系统中查看C500国产GPU的资源占用情况。首先,我需要回忆一下常见的GPU监控方法,比如nvidia-smi,但用户提到的是国产GPU,可能不兼容NVIDIA的工具。 用户提供的引用中有提到,Ubuntu自带的显卡驱动可能有问题,需要重新安装[^1]。此外,引用[2][4]介绍了nvidia-smigpustat的使用,但这些可能只适用于NVIDIA显卡。C500可能需要特定的驱动或工具。 可能需要检查是否有针对GPU的专用监控工具。例如,国产GPU厂商通常会提供自己的命令行工具,类似于nvidia-smi。用户可能需要安装的驱动程序相关工具套件。 另外,引用[3]提到使用top命令查看CPU内存,但GPU资源可能需要其他工具。如果提供了兼容的接口,或许可以通过系统文件或第三方工具如gpustat来查看,但需要确认兼容性。 可能需要建议用户查阅的官方文档,安装对应的驱动工具,或者联系厂商支持。如果暂时没有专用工具,可能需要使用通用方法,比如通过系统监视器或查看/proc或/sys下的相关文件,但具体路径不确定。 总结步骤可能包括:1. 安装官方驱动;2. 使用厂商提供的工具;3. 若无专用工具,尝试通用方法或第三方软件适配。</think>在Ubuntu系统中查看C500国产GPU的资源占用情况,需根据其硬件特性选择适配工具。以下是具体步骤: ### 一、安装专用监控工具 作为国产GPU厂商,通常会提供配套的驱动监控工具。建议首先执行: ```bash # 检查是否安装官方驱动 lsmod | grep muxi # 替换"muxi"为实际驱动模块名 ``` 若未安装,需从[官网](https://www.muxi.com/)下载驱动,安装后重启系统[^1]。 ### 二、使用命令行工具 1. **厂商提供工具** 安装驱动后,通常包含类似`muxi-smi`的命令行工具,执行以下命令: ```bash muxi-smi # 查看GPU基本信息 muxi-smi -l # 实时刷新监控数据(类似nvidia-smi -l) ``` 输出应包含显存占用、温度、计算单元利用率等参数,格式类似: ``` +-------------------------------+ | Muxi GPU Utilization Report | +-------------------------------+ | GPU Temp Memory-Usage Compute% | | 0 65℃ 3245MiB / 16GiB 45% | +-------------------------------+ ``` 2. **兼容性适配方案** 若未提供专用工具,尝试以下方法: ```bash # 查看GPU进程占用 sudo lsof /dev/muxi_gpu # 替换为实际设备节点 # 通过系统接口读取 cat /sys/class/muxi_gpu/device/usage # 路径需根据驱动实际位置调整 ``` ### 三、第三方工具扩展 1. **集成到Prometheus监控** 若需长期监控,可配合开源工具: ```bash # 示例:使用Node Exporter自定义指标采集 echo 'custom_gpu_usage{device="muxi_c500"} 35' >> /etc/prometheus/node_exporter/custom_gpu.prom ``` 2. **开发适配脚本** 编写Python脚本调用提供的API(需参考SDK文档): ```python import muxi_gpu_api # 假设的SDK模块 stats = muxi_gpu_api.get_usage() print(f"显存占用:{stats['memory_used']} / {stats['memory_total']}") ``` ### 四、可视化方案 通过Grafana配置看板,数据源选择前述Prometheus或直接连接提供的监控接口。
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