国产 GPU 算力资源管理平台建设场景

需求的背景和应用场景

随着人工智能技术的快速发展，各行各业对GPU算力资源的需求日益增长。特别是在金融行业，人工智能应用如智能风控、智能客服、智能投顾等已逐渐成为提升业务效率和客户体验的关键手段。然而，当前我行在GPU算力资源管理上面临诸多挑战，包括不同品牌、型号GPU设备的兼容性问题，资源分配不够灵活，运维管理复杂等。为了解决这些问题，并充分利用算力资源，本项目提出建设国产GPU算力资源管理平台。该平台旨在实现异构算力资源的统一纳管与监控，提供灵活高效的算力分配方案，并满足我行各人工智能应用场景的算力需求。同时，为了确保信息安全和技术自主可控，算力管理平台及其纳管的GPU服务器将全部采用国产自主可控产品。

要解决的关键技术问题

1. 异构算力纳管与监控：平台需设计一套统一的接口或协议，以实现对不同品牌、型号GPU设备的兼容和纳管。同时，建立全面的监控体系，实时收集并分析GPU设备的运行状态、性能指标等数据，确保资源的可视化与高效运维。
2. 算力虚拟化与池化管理：通过GPU虚拟化技术，将物理GPU资源抽象为可动态分配的逻辑资源。实现资源池化管理，支持多租户、多集群的灵活配置，确保不同业务可以按需获取专属的资源池，并实现资源的弹性伸缩。
3. 核心功能与策略：平台需集成算力扩容、镜像管理、存储管理等核心功能模块，以满足日常运维和业务拓展的需求。同时，设计并实施差异化的调度策略，根据AI任务的特性和优先级，合理分配算力资源，提升资源利用率和任务执行效率。
4. 运维与运营管理：构建完善的运维及运营管理体系，包括任务调度、日志审计、告警管理等功能，确保平台的稳定、安全、高效运行。通过自动化的运维工具和智能化的管理策略，降低运维成本，提升运营效率。

效果要求

本项目的实施将带来以下显著效果：

• 提升资源利用率：通过统一的算力资源管理和灵活的分配机制，实现资源的最大化利用，避免资源闲置和浪费。
• 增强业务响应能力：快速响应各业务部门对算力资源的需求，缩短项目部署周期，提升业务敏捷性。
• 降低运维成本：通过自动化的运维工具和智能化的管理策略，降低运维复杂度，减少人力成本投入。
• 保障信息安全：采用国产自主可控的产品和技术，确保算力管理平台的安全性和可靠性，有效防范信息安全风险。
• 推动技术创新：本项目的实施将促进我行在GPU算力资源管理领域的技术创新，为未来的业务发展提供坚实的技术支撑。