近年来，人工智能行业发展迅速，在自动驾驶、金融、医疗、教育等行业广泛应用。尤其是ChatGPT发布以后更是掀起了生成式AI的热潮，国内各大互联网厂商也相继发布自己的AI大模型。这也造成了大量的AI人才缺口，同时促进了高校的AI专业建设，为社会培养AI人才。

当前高校在AI专业建设面临很多问题，其中AI开发训练平台和AI算力平台的建设因为缺乏高效的解决方案，已成为困扰很多学校的难题。本文将针对高校面临的问题和解决方案进行讨论。

1、 AI算力分布在不同学院或科研团队，资源独享，给学校算力建设和统一管理带来困难

AI算力的建设通常与相关项目同步建设，可能分散在不同的学院或科研团队，各学院/团队分散管理和使用，且建设方式多采用工作站或少量服务器的形式；造成各学院/团队资源相对独立，团队间无法共建共用，即使资源在闲置的情况下，也无法相互复用资源，造成资源严重浪费。

通过趋动科技的算力池化方案即可轻松解决上述问题。学校通过信息中心建设校级的算力中心，利用OrionX创建AI算力资源池，通过软件定义AI算力的形式改变传统以物理卡为单位的方式使用算力。能够实现AI算力资源的切分、远程调用、跨机聚合、算力超分、热迁移等功能。最终达到全校师生共享算力资源，提高资源利用率，减少算力资源总投资。

OrionX方案架构图

2、传统IaaS平台无法高效使用GPU资源

一些高校信息中心在做基础资源平台建设时，通常会采用增购硬件的方式来满足不断增长的算力需求。但随着硬件采购受限，且一般的IaaS平台对算力管理调度、尤其是异构算力的管理和使用能力有限，多以直通方式为主，现有的资源提供模式的弊端就会突显出来：AI算力不能在各个任务之间灵活切换，使资源使用率不理想，也增加了运维人员的工作量。

趋动科技的OrionX池化方案适应容器、K8S、KVM、物理机等各个场景，可以很好地解决资源使用的问题，云平台的虚拟机通过调用OrionX vGPU资源即可满足师生对算力的需求。

OrionX vGPU具备动态加载和释放的能力，当有AI任务执行时，才会占用GPU的算力资源，任务执行完毕GPU资源会立即释放，这样就能很好解决GPU在不同使用者之间切换的问题。

传统IaaS平台直通GPU的方式受到服务器GPU卡数量的限制，单一虚拟机最多能用到其所在物理节点的GPU数量，这样就不能满足一些大算力需求的场景。通过OrionX的跨机聚合能力，可以快速方便的提供多卡的运行环境，提升使用效率。

3、新设AI专业的高校，在AI实训平台建设时缺乏整体解决方案

一些刚开设AI相关专业的高校，在AI实训平台的建设方面还处在摸索阶段：在大量学生需要实验的场景下会通过配置PC机+低端GPU的方案来满足；在针对科研场景时，又会购买性能较好的GPU服务器来满足需求。这种方案导致GPU资源不能共享利用，增加建设成本，造成资源浪费。

针对这种应用场景，趋动科技提供Gemini + OrionX的整体解决方案。Gemini提供AI开发训练的基础平台，包含租户管理、算法开发工具、数据管理、模型训练、输出管理等功能。OrionX做底层的算力管理，提供资源切分、资源聚合、资源超分等能力。

OrionX+Gemini方案

学校通过OrionX的资源切分能力结合Gemini AI开发训练平台，可以满足大量学生实训的场景；通过OrionX的资源聚合能力快速提供多卡环境给科研团队做算力支撑，结合Gemini任务训练能力，轻松完成分布式模型训练。

学校可以充分利用现有的终端设备和实验环境，连接AI开发训练平台即可完成各类AI学习和相关实验课程。无需采购大量含有GPU的终端设备，从而减少硬件投资，提高资源利用率，实现降本增效的目标。

4、多校区带来的资源管理问题

很多高校都会有不同的校区，这些分散的校区对AI算力平台的建设带来了硬件资源分配、资源管理、运维监控等挑战；加之GPU采购又难度加大，还需要面对同时管理GPU集群和国产AI芯片集群的问题。

趋动科技的池化方案可以建设多个异构算力池进行，实现跨机房、多集群、国产AI芯片与GPU的统一管理，更灵活地满足学校的算力需求。

多数据中心管理

总结来看，趋动科技的Gemini+OrionX方案主要有如下优势：

01 利用率提升

将物理GPU切片为任意大小的虚拟GPU，1个GPU虚拟化成多个虚拟GPU，供多个学生同时使用，互不干扰，充分利用资源，节约成本。

02 场景灵活转换

统一资源池，同时支持教学和教研场景，瞬间转换，资源随时就绪；使用结束后立即释放，无回收之忧。

03 灵活的资源调度

自助式服务，简化管理，简化运维，师生只需关注自己专业，不用在意底层算力资源情况。

04 弹性伸缩

基于资源池的灵活扩展，按需分配，资源大小可以动态调节，无需重启。

05 资源监控

提供全局资源池性能监控，为运维人员提供直观的资源利用率等信息。

06 GPU资源统一管理

支持对多个数据中心的GPU设备，统一管理，灵活分配，充分保护学校投资。

案例分享

案例一：西安工业大学

痛点：

 以物理卡直通到虚拟机的方式很难让GPU在不同用户之间切换，会导致资源长期被占用但是又没有任务运行的情况；

AI科研老师会自己采购一些GPU服务器来满足算力需求，课题研究完毕时，设备也会闲置，导致资源浪费。

解决方案：

学校在新建云平台的项目中，采用了OrionX的池化方案与云平台集成的整体方案，满足师生对GPU的需求。

将GPU服务器从云平台中剥离出来，部署OrionX的池化组件，统一管理GPU资源；在云平台中创建师生常用的系统，安装OrionX的Client相关组件，通过远程调用的方式获取到GPU资源；测试正常后，制作成新的系统镜像，共享给整个云平台用户。这样全校师生就能通过云平台方便的创建和使用含有OrionX vGPU资源的虚拟机。整个租户和计费的管理都由云平台负责，保留了用户的使用习惯。

解决方案示意图

客户收益：

解耦GPU与VM的绑定关系。通过OrionX的动态加载与释放的能力，避免了VM长期占用GPU但没有实际任务运行的情况；

实现了GPU资源的共享，避免重复建设，减少机房、电力、运维等多方便的投入，实现绿色发展；

通过OrionX的横向扩展能力和异构管理能力，在未来多种AI算力并存的场景下，保持一致的管理能力和使用体验。

案例分享

案例二：西南民族大学

痛点：

西南民族大学前期已经使用基于VMware平台的AI开发训练平台，该平台底层采用Nvidia vGPU实现物理GPU资源固定切分，GPU资源使用不灵活，无法按照需求灵活切分GPU资源；

当在不同场景下使用GPU资源时，需要有专人对GPU资源进行切分管理和维护，人力成本一直居高不下；

管理效果不理想，无法同时满足学生、老师的实训要求和科研要求。

解决方案：

通过OrionX创建AI算力资源池，替代Nvidia vGPU方案，实现GPU资源集中管理和 GPU 资源自动调度，满足实训、科研、以及学生毕业设计时的场景需求。

能够自动根据学生或老师的需求切分GPU资源，并自动调度到合适的GPU资源。平台上线后，能够最大限度保持学生、老师的使用习惯，不增加新的学习成本和时间成本。

解决方案示意图

客户收益：

能够不断降低高校的硬件购置成本，减少GPU硬件采购规模，提升GPU资源利用率，使资源利用更加合理、科学；

构建基于OrionX可弹性伸缩的GPU资源池，既能满足实训需求，又能满足科研需要，缩短AI模型的开发、训练周期；

资源按需索取，简化业务上线流程，原来需要花费数天的GPU资源申请流程，仅需要几秒钟即可完成；

利用OrionX的GPU自动池化调度替代传统的人工管理方式，大大降低了运维复杂度和运维管理成本。

除上述高校外，还有核心信息交叉学院、天津大学、上海工程大学、南京农业大学等高校也正通OrionX AI算力池化方案解决AI算力使用中面临的各种问题。