中国充电平台开源领域“第一人” 李文慧 国内知名开源工作者 全栈工程师 华为云最具价值专家

提供统一、灵活、易用、全面的算力资源管理与调度策略，解决传统算力使用场景中算力资源碎片化、用户需求多样化、运维管理工作量大等问题。· 可整合零散、异构算力资源进行统一管理与调度，实现化零为整，提升算力资源整体利用率。· 为算力租户提供一个可伸缩、可定制、相对隔离且开箱即用的在线计算环境，用户可通过浏览器使用平台的完整功能。· 有效支撑用户研发过程闭环，提供数据准备→运行环境→训练/计算→成果归档/复用的研发全流程的环境/工具支持，促进智能生态蓬勃发展。

B200和B100都是基于英伟达最新一代Blackwell架构的数据中心GPU，英伟达目前的市场策略是以B200为主，从整体参数上，两者除了显存的规格一致，其他的不同精度的算力、功率有所不同，具体可以见下图，供参考，可以看到B100的TDP是700W，有传言说是为了兼容现有H100的服务器平台（机头）做的设计，但是从综合性能上B200更优，比如FP16算力是H100的2倍以上，同时TDP也提升到了单卡1000W，所以B200的服务器平台需重新设计，与H100的不兼容了。2、认识HGX和DGX。

模型的参数更新也需要在各个GPU之间同步，以保证每个GPU上的模型副本都得到正确的更新。PyTorch提供的DistributedDataParallel（DDP）工具可以自动处理这些问题，使得多GPU训练像单GPU训练一样简单Θic-1Θ。在实际应用中，建议根据具体的硬件和软件环境选择合适的工具和方法，以实现最优的训练效果。在多GPU训练中，每个GPU都会计算相应数据分批的梯度。在现代深度学习领域，数据集的大小和模型的复杂性都呈现出指数级增长，这使得训练过程变得异常缓慢且计算资源密集。——数算岛AI计算平

AI计算平台是一种用于进行深度学习和人工智能计算的基础设施，它可以提供高性能的计算、存储和网络资源，以支持各种复杂的人工智能应用程序的训练和推理任务。AI计算平台通常包括多个处理器、专用加速器和高速互联网络，可以快速地进行大量并行计算，同时利用分布式存储和内存层次结构提供高效的数据管理功能。通过使用AI计算平台，企业可以更快地部署、测试和优化其人工智能解决方案，从而加快创新和提高业务价值。

【开源GPU池化平台】AI训练GPU池化软件 | (AI人工智能训练平台、AI人工智能推理平台) 是一站式全流程人工智能平台，平台打通模型开发与训练，原生支持多机多卡训练环境，优化 AI 场景下 IO 吞吐、持久化、结构化维护模型生产信息，优化数据资源共享路径，最终提高平台整体资源利用率，消除信息孤岛，大幅提高 AI 算法工程师工作效率，使其聚焦于算法与模型开发的核心工作，利用有限的资源更快挖掘商业价值与远见洞察。。提高企业对于 AI 应用的研发效率。平台支持数据共享、模块复用，为团队协作提供了便捷。

随着由ChatGPT引发的人工智能热潮，GPU成为了AI大模型训练平台的基石，甚至是决定性的算力底座。为什么GPU能力压CPU，成为炙手可热的主角呢？要回答这个问题，首先需要了解当前人工智能（AI，Artificial Intelligence）的主要技术。——数算岛AI计算平台（GPU池化软件） - 一站式 AI人工智能训练推理平台

存在无法快速支持跨设备多卡训练，卡资源碎片化，资源调度不灵活，资源利用率低和无法统一监控管理资源等问题。快速支持跨设备多卡训练，有效降低算法工程师的工作负载；卡多卡训练加速比，相比于单卡，可达。集群，既增加了软件定义带来的使用。Pulg-In+虚拟化技术。资源池化解决方案改造当前基于。管理便捷性，又无需修改上层。业务的训练任务，平台采用。卡为最小单位为用户分配。

开源 | 数算岛AI计算平台（GPU池化软件） - 一站式 AI人工智能训练推理平台，平台打通模型开发与训练，原生支持多机多卡训练环境，优化 AI 场景下 IO 吞吐、持久化、结构化维护模型生产信息，优化数据资源共享路径，最终提高平台整体资源利用率，消除信息孤岛，大幅提高 AI 算法工程师工作效率，使其聚焦于算法与模型开发的核心工作，利用有限的资源更快挖掘商业价值与远见洞察。。提高企业对于 AI 应用的研发效率。平台支持数据共享、模块复用，为团队协作提供了便捷。

NFS客户端挂载时只读权限

mount -t nfs 192.168.10.12:/share/xx/userspace/yfzx /home/pai/lwhtest

【代码】K8s ❉ The connection to the server 报错localhost:8080 was refused。开源 | GPU池化软件 V2.8.2 (AI人工智能训练平台、AI人工智能推理平台)

记录GPU异构计算平台 安装报错无法下载文件的解决办法

# sudo free -h 内存大小按照G显示# lscpu CPU数量# grep "model name" /proc/cpuinfo |awk -F ':' '{print $NF}' CPU型号# lspci |grep VGA GPU显卡显示命令# nvidia-smi GPU显卡显示命令# df -m | sed 1d | awk '{sum += $4} END {print sum/1024"

池化软件或者人工智能训练平台 部署完成的效果