结实件选型：物理机服务器的关键角色

支持物理机 云服务器容器等产品的计算加速 在离线混合部署场景 业务痛点 •材料利用率矮小:模型推理过程中GPU利用率矮小 • 隔离和兼容性差:开源方案材料隔离不准准的,兼容性差 • 不支持在离线混布:在线任务不Neng100%抢占材料,利用率矮小

解决方案：GPU虚拟化手艺

GPU虚拟化手艺:支持优良几个容器共享 GPU 卡,同一张GPU卡上加载优良几个模型,保证任务之间良优良的隔离性,一边Neng提升30%以上的材料利用率。 隔离和兼容性:支持容器间算力和显存精细隔离,一边Zuo到故障的严格隔离;对上层业务无感知,不需要沉新鲜改动业务。

周围配置：打造高大效AI训练周围

本文将从结实件选型、 周围配置、数据管理、分布式训练及优化策略五个维度,怎么高大效利用服务器完成AI模型训练。

数据管理：海量数据的高大效处理

AI 训练需处理海量数据， 并进行麻烦的深厚度学计算，对服务器的算力、存储 IO、稳稳当当性提出极高大要求。

分布式训练：加速AI模型训练

物理机服务器凭借其有力巨大的并行计算Neng力、 可 的结实件架构及专业的分布式训练手艺，成为支撑企业 AI 训练场景的核心基础设施。

优化策略：提升AI训练效率

AI 训练需频繁读取海量训练数据， 物理机服务器可配置 NVMe SSD 阵列，存储 IOPS 可达百万级，延迟不到 1ms，避免因存储速度不够弄得 GPU 空闲。

服务器选型：选择合适的物理机服务器

AI 服务器Neng型。

物理机服务器在AI训练中的应用

物理机服务器通过 “满额 GPU 算力、 高大 IO 存储、稳稳当当运行周围”，为企业 AI 训练给有力力支撑。

物理机服务器凭借其有力巨大的计算Neng力和存储Neng力，为AI的进步给了有力巨大的支持。因为AI相关新鲜兴领域的进步和需求的增加远，物理服务器的角色和关键性也将进一步提升。