GPU资源非常昂贵。一张GPU的费用在50000到60000元之间，通常不止一张。有了CPU、内存、服务器等硬件，一台AI服务器很容易就能达到10万或数十万元。

因此，对于计算能力稀缺、采购成本有限的企业来说，面对如此昂贵的计算资源，如何能够让AI服务器的利用率较大呢？这已成为一个亟待解决的问题。

同时，在GPU计算资源有限的情况下，如何解决资源抢占和项目团队之间分配不均的问题？如何减少等待时间，提高模型训练效率？这也是企业需要解决的问题。

基于这些方面，AI服务器计算管理平台应运而生。

为了提高AI计算资源的利用率和资源抢占率，不公平分配：

AI服务器可以收集企业的所有计算资源，用于集群池管理。

管理员可以通过GPU用户配额和限制策略功能设置任务超时。当资源闲置一段时间后，AI服务器将自动释放计算能力，提高计算资源的利用率，并确保计算资源能够根据开发者的需求进行合理调度。

此外，对于紧急用户，管理员还可以打开紧急权限并给予优先级。

实际案例结果表明，在没有基站的情况下，GPU的总体利用率仅为40%。经过人工智能的统一管理在该平台上，GPU的利用率可以达到70%以上，整体资源效率可以大大提高。

为减少等待时间并提高模型培训效率：

对于多任务处理，AI服务器支持细粒度视频内存分配，最小作用力可以精确到1g。使用GPU共享策略，多人可以共享一张GPU卡，而不会相互影响。

例如，上面提到的单机8卡可以在GPU共享模式下扩展到8机64卡，也就是说，如果是8个32GB GPU卡，现在可以扩展到64个4GB GPU卡。

此外，为了提高工程师的开发效率，立尔讯AI服务器还可以以容器的形式进行打包、安装和部署，实现了深度学习环境的一键式部署，缩短了深度学习部署时间。同时，它还支持可视化调试，以找到最佳参数并加快模型开发时间。

以上是关于如何提高AI服务器的利用率。如果你想了解更多关于人工智能服务器、服务器硬盘和软件的信息，请咨询立尔讯科技。

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