业务挑战：
随着AI技术的逐步落地，AI+金融产品帮助金融机构从后台的臃肿繁琐中解脱，降低沟通成本、提升协作效率，同时实现前台业务的快速决策、敏捷行动，进而在市场竞争中获得更强的竞争力。与此同时，由于AI应用的特殊性以及历史原因，AI集群存在算力孤岛，影响了AI+金融业务的进一步扩张，具体表现在：
AI应用与AI硬件绑定，多个业务无法共享算力资源。
小算力业务独占整个GPU卡，存在严重的算力浪费。
基础架构复杂，部署周期长，服务上线难。
方案简介：
为满足金融机构多样化AI场景要求下提升AI算力利用率的目标，趋动科技&合合信息联合提供：支持AI算力弹性伸缩、分时复用的OCR 解决方案。该解决方案基于趋动科技AI资源池化软件-猎户座OrionX构建统一的GPU算力资源池，按需分配OCR 推理业务及训练所需的算力资源，从而允许OCR应用根据资源使用情况（利用率、使用周期等）进行动态调整。同时，还能根据业务属性、工作时间和优先级进行策略调度，从而提升AI业务处理能力，提高物理GPU利用率。
方案价值：
业务通量的提升：GPU分配的颗粒度变细，在GPU数量不变的情况下，可以支持更多任务，大幅增加业务的并发数，提升业务通量能力。
可调度算力范围扩大：通过软件定义对GPU资源的合理调配，GPU算力可以打破孤岛，动态伸缩，单一业务可以使用更多的算力资源，实现业务规模的扩张。
分时复用GPU资源：在线与离线业务中，OCR训练与推理任务可以在同一GPU资源池中被统一调度，分时复用，大幅节省GPU卡资源。
国产自主可控：趋动科技通过完全自主可控的GPU池化技术及国产生态上下游的打通能力，打破了国产化基础设施适配困难、多种架构的信创产品适配效率低、缺少统一的信创资源服务平台的窘境，携手合合科技帮助金融用户逐步建立基于自己的 IT 底层架构和标准，解决核心技术关键环节“卡脖子”的问题，助力国产化应用的创新发展。
解决方案架构图：
