通过对GPU资源池的整体管理和优化,提高整个云和数据中心GPU利用率,提升算法工程师效率。
CPU和GPU解耦和,应用可通过网络使用其他服务器上的物理GPU, 应用部署不受GPU位置和数量的限制。
GPU资源在应用启动时自动分配,在应用退出时自动释放,GPU资源动态分配和释放无需重启VM或容器。
通过细粒度切分共享GPU,最大化GPU利用率,最多节省超过80%的硬件成本。
OrionX vGPU兼容已有的AI和CUDA应用,应用无需任何修改,支持多厂商/多品牌AI算力芯片,降低GPU管理复杂度和成本。
趋动科技OrionX GPU池化方案帮助浙江移动完成云边GPU资源统一池化调度管理
趋动科技Gemini AI开发训练一体化平台方案帮助格灵深瞳搭建基于云原生的人工智能服务平台
趋动科技OrionX GPU池化解决方案助力视源电子实现算力集群GPU统一调度管理
趋动科技OrionX GPU池化解决方案助力文远知行完成开发训练集群GPU资源池化调度管理
趋动科技OrionX AI算力池化方案助力清华大学交叉信息院GPU资源池建设
趋动科技OrionX AI算力池化方案帮助西北工业大学计算机学院科研与教学实训GPU资源池建设
推动智算中心行业的标准化发展
2025-02-19
助力国家算力大通道的战略落地
2025-02-10
OrionX已成为AI算力资源池化领域的标杆产品
2025-01-20
趋动科技获评2024AIGC金融领域创新领导者Top20
Jupyter Notebook与GPU池化技术的美丽邂逅,让AI算力发挥到极致!
2024-07-15
OrionX+Gemini平台的最佳实践
2024-06-11
算力QoS解决了资源匮乏、任务排队等待以及紧急事件处理等问题,可显著提升业务的高可用性和效率。
通过算力整合实现算力跨区域连接
实现GPU资源的无缝迁移