告别 GPU 独占时代：用 HAMi 实现训练推理一体化——博维智慧 GPU 虚拟化实战
内容提要
博维智慧科技通过Kubernetes和HAMi实现科研实验室GPU资源的高效管理，提升了70%的GPU利用率。该方案支持训练与推理的物理隔离，优化显存使用，降低运维门槛，适用于多种科研场景。
关键要点
-
博维智慧科技通过Kubernetes和HAMi实现科研实验室GPU资源的高效管理，提升了70%的GPU利用率。
-
该方案支持训练与推理的物理隔离，优化显存使用，降低运维门槛。
-
HAMi提供细粒度的GPU显存隔离和算力切分能力，让多个容器可以安全地共享同一张物理GPU。
-
自研的One Click Deployment Platform简化了科研人员的运维需求，支持多集群管理和跨地域算力资源调度。
-
在Agent RL工作流中，HAMi实现了训练和推理的物理隔离，提升了资源利用效率。
-
该方案已在多所高校和科研机构落地，显著降低了AI基础设施的运维门槛。
延伸解读
GPU 资源管理的挑战与解决方案
科研实验室面临的GPU资源管理问题主要源于模型种类繁多和团队共享资源的需求。博维智慧科技通过Kubernetes和HAMi的结合，成功实现了GPU资源的高效利用，提升了70%的使用率。这一方案不仅解决了显存浪费的问题，还降低了运维复杂性，适合多种科研场景。
HAMi 的显存超卖能力
HAMi的显存超卖能力允许在同一物理GPU上实现1.2-1.3倍的资源利用率，这对于需要高效利用有限GPU资源的科研团队尤为重要。通过细粒度的显存隔离，HAMi使得多个容器能够安全共享GPU，提升了整体资源的使用效率。
物理隔离的优势
在Agent RL工作流中，训练与推理的物理隔离显著提升了资源利用效率。通过将GPU集群划分为训练节点和推理节点，博维智慧科技确保了训练过程不会影响推理服务的响应时间。这种设计思路为其他科研团队提供了可借鉴的经验，尤其是在处理资源需求差异大的任务时。
延伸问答
博维智慧科技如何提升GPU利用率？
博维智慧科技通过Kubernetes和HAMi实现GPU资源的高效管理，提升了70%的GPU利用率。
HAMi的主要功能是什么？
HAMi提供细粒度的GPU显存隔离和算力切分能力，支持多个容器安全共享同一物理GPU。
该方案如何支持训练与推理的物理隔离？
HAMi在Agent RL工作流中实现了训练和推理的物理隔离，确保两者互不干扰。
One Click Deployment Platform的作用是什么？
One Click Deployment Platform简化了科研人员的运维需求，支持多集群管理和跨地域算力资源调度。
该方案在高校和科研机构的应用效果如何？
该方案已在多所高校和科研机构落地，显著降低了AI基础设施的运维门槛。
HAMi如何优化显存使用？
HAMi支持显存超卖1.2-1.3倍，进一步提升资源利用效率。
