您是否正在为AI基础设施中的GPU资源利用率低下而困扰？在云原生环境中，传统的GPU分配方式往往导致资源浪费严重，无法满足多样化的计算需求。HAMi异构AI计算虚拟化中间件正是为解决这一痛点而生的创新解决方案。
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ha/HAMi 问题：传统GPU管理的三大挑战
在当前的AI计算环境中，技术团队面临着以下核心问题：
- 资源浪费严重：单个任务独占整张GPU卡，大量计算能力被闲置
- 调度效率低下：缺乏智能的资源分配策略，无法根据设备拓扑进行优化
- 管理复杂度高：不同厂商的异构设备需要单独管理，运维成本居高不下
解决方案：HAMi的创新架构设计
HAMi通过统一的虚拟化中间件，实现了异构设备的智能化管理。其核心架构包含以下关键组件：
核心功能特性：
- 设备资源共享 ⚡：支持按核心使用率和显存大小进行部分设备分配
- 资源隔离保障 🔧：每个虚拟GPU只能访问分配给它的显存资源，确保任务安全
- 无侵入式部署 🚀：现有应用程序无需任何修改即可享受vGPU功能
应用场景：四大领域见证效率提升
1. 云服务平台资源优化
在需要高效利用硬件资源的云服务环境中，HAMi可将单张GPU分割为多个虚拟实例，显著提高资源利用率。
2. 深度学习训练与推理
对于需要多个小型GPU的AI任务，如同时运行多个模型服务实例，HAMi提供了理想的解决方案。
3. 教育科研资源共享
学术环境下，HAMi实现了单张GPU的多人共享使用，大幅降低了硬件采购成本。
4. 企业级AI应用部署
适用于构建按需分配的小型GPU实例的企业云服务，满足不同规模的AI应用需求。
技术优势：为什么选择HAMi
资源分配灵活性
- 支持按需申请特定大小的显存或计算核心比例
- 可根据设备型号和UUID进行精确选择
智能化调度策略
- 提供多种调度算法，可根据节点和GPU类型进行优化配置
- 支持设备拓扑感知调度，确保资源分配的最优性能
多设备统一管理
- 支持NVIDIA GPU、华为昇腾NPU、寒武纪MLU等多种异构设备
快速上手：五分钟部署体验
系统要求：
- NVIDIA驱动版本 >= 440
- nvidia-docker版本 > 2.0
- Kubernetes版本 >= 1.18
- Helm版本 > 3.0
部署步骤：
- 为GPU节点添加调度标签
- 添加Helm仓库
- 执行安装命令
- 验证安装状态
性能验证：真实场景下的效率提升
在基准测试中，HAMi在多种应用场景下都展现出了显著的资源利用率提升效果。
未来展望：持续创新的技术路线
HAMi社区正持续推动技术创新，未来将重点关注动态MIG支持、拓扑感知调度优化等前沿功能，为异构计算管理带来更多可能性。
无论您是技术决策者还是开发工程师，HAMi都能为您提供强大的异构计算管理能力，帮助您突破资源管理的技术瓶颈，实现更高效的AI基础设施运营。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
