“张总，我们目前的解决方案不好，客户的项目已经运行了两周，没有结果。”
这不是第一次发生这样的汇报。 作为公司负责技术的CTO，张晓早在年初就推出了基于GPU的算力加速解决方案，满足了市场对算力的迫切需求，客户反响一直很好。 然而，自上个月以来，多个项目的GPU利用率一直不尽如人意，甚至一度跌破30%。 为此，张晓查看了后台日志，召集技术团队想出了几个应对方案，但还是收效甚微，这也让他每晚都睡不着觉。
你不满意，你根本就不满意“，张晓嘟囔道。 事实上，该方案旨在充分满足客户的需求，最多支持几百个GPU适合绝大多数客户。 然而，出乎意料的是，随着算力需求，很多客户的GPU数量已经达到了四位数，在高并发应用下难以发挥软件的效率，造成了大量的GPU资源闲置。
时间根本没有给张晓在软件上迭代的机会，谁也说不准这波算力会持续多久，漫长的软件升级周期让客户难以承受。 如今，唯一的解决办法就是将客户的GPU资源集中起来，这样才能解决GPU数量爆炸的问题，同时也给自己留出足够的时间。 但是，什么是可靠的池化解决方案？对于张晓来说，他现在最希望的就是“从天而降”，帮他一气呵成地解决所有问题。
其实像张晓这样的案例并不少。 如今，在人工智能的推动下，许多公司购买了大量的计算设备，尤其是最昂贵的GPU。 但如果你真的想让GPU工作，你需要强大的编译和调优能力，这显然不是每个人都有的。 在这种情况下，池化是大多数公司最合适的方式，将所有 GPU 计算能力放在一个池中，根据需要进行分配，然后动态调整。
这也是OrionX Orion AI计算资源池软件的初衷。 这是由 Trend Technology 开发的 GPU 应用程序。 在很多人的印象中，GPU已经是最小的计算单元，它的作用就是实现加速，我们听到的更多是关于一个项目使用成百上千个GPU加速卡，以及一个大模型使用数千个GPU实现加速的新闻。 看似GPU加速是家常便饭，但实际上，OrionX技术可以在传统IaaS硬件基础设施架构之上，打造虚拟化的软件定义资源池，让GPU资源流经系统，实现灵活部署，满足不同时间段、不同业务压力的需求。
也就是说，OrionX技术实现了GPU加速资源的多维度共享，可以支持将多台服务器上的GPU提供给单个虚拟机或容器，也可以为同一个虚拟机或容器配备多个GPU资源池，可以最大化利用GPU资源，最大化AIGC等大模型应用的训练速度。
AI算力的热迁移是OrionX最大的优势，也是非常适合实际业务场景的功能之一。 虽然GPU池化和虚拟化可以更好地实现云服务的弹性伸缩，但在集群资源紧张或碎片化率较高的情况下，弹性伸缩的成功率较低。 OrionX 提供的 AL 算力热迁移，可以将计算平台上运行的计算任务和数据从一个物理计算设备无缝迁移到另一个物理计算设备，从而在不影响业务连续性的情况下对 AI 计算资源进行动态管理和优化。
例如，在高性能计算、AI训练等场景中，由于工作负载不均衡，部分AI计算资源可能会超载，而另一些则处于闲置状态，这也是很多用户最常遇到的问题。 通过将工作负载从过载的AI计算资源迁移到闲置的AI计算资源，可以实现资源的动态负载均衡，从而提高整体系统利用率和性能。
另一个例子是刚才提到的碎片率问题。 在长时间运行的AI应用中，由于计算资源分配和释放的不规律性，计算资源可能会碎片化，计算能力的利用效率可能会降低。 通过AI算力资源热迁移技术，实现算力资源的动态组织与优化，重新整合碎片化的算力资源，提高算力的利用效率，降低算力碎片化对性能的影响，提高应用的性能和稳定性。
AI计算资源的热迁移，也能更好地实现设备运维。 在服务器集群运行过程中，有时会需要对一些服务器进行维护、升级或下线，而原来运行在需要维护的服务器上的工作负载可以通过该技术迁移到其他正常服务器，从而在不影响整个系统的稳定运行和服务质量的情况下，实现对目标服务器的离线维护操作。
现在我们可以回答一直困扰张晓的问题——原本闲置且难以实现GPU算力价值最大化的问题，在OrionX技术的加持下，在AI计算资源热迁移的驱动下，可以实现GPU资源的整合和复用，真正实现负载均衡和按需分配， 这不仅大大提高了运营效率，而且可以承接更多的项目，让应用触手可及。
AI计算是必用卡，有卡必有趋势。 这是天驰科技对AI算力应用和GPU资源应用的承诺。 如果你还在为如何发挥GPU算力的价值而着急，为什么不赶紧安排呢？