通过共享GPU,最大化地提高资源使用率,最多节省80%的硬件成本。
OrionX vGPU资源随AI应用和 CUDA应用启动时分配,随应用程序退出时自动释放。OrionX vGPU资源动态分配动态释放而无需重启VM/容器。
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的利用率,节省算法工程师资源,优化多机多卡部署模型。
应用可使用远程物理节点上的 OrionX vGPU,应用部署无需受 GPU服务器位置、资源数量的约束,且支持细粒度的GPU虚拟化。
兼容已有的AI应用和CUDA应用,无需因使用OrionX而做任何修改,支持多厂商/多品牌AI算力,降低 GPU的管理复杂度和成本。
共促算力赋能人工智能产业发展
Jupyter Notebook与GPU池化技术的美丽邂逅,让AI算力发挥到极致!
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