# SSD-GPU-Pool GPU池化训练推理平台 **Repository Path**: x86isnice/gpuchihua ## Basic Information - **Project Name**: SSD-GPU-Pool GPU池化训练推理平台 - **Description**: （备用镜像，Github优于gitee功能）SSD-GPU-Pool 数算岛AI计算平台 —— 用户与租户管理、账户与计费、实例生命周期管理、模型推理服务、训练与微调工作流、资源调度优化以及API网关集成。关键模块包括租户费用与订单、项目管理、模型管理、推理模板、数据集管理、训练微调、主机调度策略，并广泛支持LLM、MoE、VLM、多模态及Embedding等前沿模型的高效部署与推理加速。 - **Primary Language**: Java - **License**: MIT - **Default Branch**: master - **Homepage**: http://suanli.huizhidata.com/ - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 1 - **Forks**: 6 - **Created**: 2025-08-17 - **Last Updated**: 2025-08-17 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README [🔥 Github 主仓库（优先更新）](https://github.com/roinli/SSD-GPU-POOL) | [Gitee 镜像仓库](https://github.com/roinli/SSD-GPU-POOL) # > 原仓库因故暂停使用，本仓库为镜像项目。开源版本将持续迭代优化，欢迎提交 Issue 或加入社群交流。 ![产品架构图](https://gitee.com/jingli1234/gpuchihua/raw/master/img/3.kaiyuan2tuili.jpg) ## SSD-GPU-Pool GPU池化训练推理平台 | AI全生命周期管理解决方案 ### （支持训练加速/推理优化/资源调度） --- ![功能架构图](https://gitee.com/jingli1234/gpuchihua/raw/master/img/%E4%BA%A7%E5%93%81%E6%9E%B6%E6%9E%84%E5%9B%BE.png) ### 一、AI 开发面临的挑战 #### 1. GPU 资源管理困境 - **资源利用率低**：昂贵算力资源缺乏有效调度，闲置率高达 40%+ - **多租户管理难**：缺乏细粒度权限控制和资源隔离机制 - **成本不可控**：缺乏用量监控与成本分析体系 #### 2. AI 开发效率瓶颈 - **环境配置复杂**：CUDA 版本冲突、依赖包管理等消耗 30%+ 开发时间 - **协作效率低下**：代码/数据/模型缺乏版本管理和共享机制 - **训练周期长**：缺乏任务队列管理和分布式训练优化 - **资产复用困难**：实验过程不可追溯，模型迭代缺乏系统化管理 --- ### 二、平台核心价值 #### 1. 全流程 AI 开发管理 - 覆盖数据标注 → 模型开发 → 训练优化 → 推理部署全生命周期 - 支持 TensorFlow/PyTorch/MXNet 等主流框架的异构计算调度 #### 2. 智能资源调度引擎 - 动态 GPU 池化技术：支持 NVIDIA/AMD 多型号 GPU 混合调度 - 智能排队系统：支持抢占式任务调度和资源回收机制 - 多租户隔离：基于 cgroups 的硬件资源隔离，QoS 保障 #### 3. 企业级功能特性 - 分布式训练加速：优化 AllReduce 算法，线性加速比达 0.95+ - 可视化监控：实时展示 GPU 利用率/显存占用/网络吞吐等 50+ 指标 - 安全合规：符合 GDPR 的数据加密传输和存储方案 --- ### 三、功能架构 ![技术架构图](https://gitee.com/jingli1234/gpuchihua/raw/master/img/GPU%E6%8A%80%E6%9C%AF%E6%9E%B6%E6%9E%84%E5%9B%BE.png) ![功能架构图](https://gitee.com/jingli1234/gpuchihua/raw/master/img/1.%E4%BA%A7%E5%93%81%E6%9E%B6%E6%9E%84%E5%9B%BE.jpg) #### 核心模块说明： 1. **开发环境** - 支持 JupyterLab/VSCode Remote/SSH 多种接入方式 - 预置 20+ 深度学习基础镜像，秒级环境启动 - 资源配额管理（CPU/GPU/Memory/Disk） 2. **训练中心** - 分布式训练自动拓扑发现 - 断点续训和模型自动保存 - TensorBoard 可视化集成 3. **资产中心** - 版本化模型仓库（支持 ONNX/PMML 格式） - 数据集版本控制（兼容 S3/HDFS 存储） - 实验过程全记录（超参/指标/日志） 4. **调度系统** - 智能批处理作业调度 - 基于公平份额的资源分配算法 - 硬件故障自动迁移 --- ### 四、技术优势对比 | 功能项 | 开源版本 | 商业版 | 竞品A | |----------------------|----------|--------------|------------| | 多机多卡训练支持 | ✔️ | ✔️+优化调度 | ❌ | | 可视化监控面板 | 基础版 | 企业级 | ✔️ | | 分布式存储加速 | ❌ | ✔️(Lustre 集成)| ❌ | | 容器化部署 | Docker | K8s 云原生 | ✔️ | | 模型服务化 (Serving) | ❌ | ✔️(Triton 集成)| ✔️ | --- ### 五、典型应用场景 ![应用场景图](https://gitee.com/jingli1234/gpuchihua/raw/master/img/aa8d86657652373b61cde0e72359355.png) #### 场景 1：计算机视觉研发 - 支持 ImageNet 级数据集分布式预处理 - 自动混合精度训练（AMP） - 模型量化压缩工具链 #### 场景 2：NLP 模型训练 - 支持百亿参数大模型训练 - 梯度累积与显存优化技术 - HuggingFace 生态深度集成 #### 场景 3：边缘计算部署 - 模型自动转换为 TensorRT 格式 - 服务网格化部署管理 - 在线模型热更新 --- ### 六、客户案例 #### 案例 1：某自动驾驶公司 - **挑战**：千卡集群利用率不足 50%，训练任务排队严重 - **方案**：部署调度系统 + 分布式存储加速 - **效果**：资源利用率提升至 82%，训练周期缩短 40% #### 案例 2：某医疗 AI 实验室 - **需求**：满足 HIPAA 合规的协作平台 - **方案**：多租户隔离 + 数据加密传输 - **成果**：建立 20+ 研究员的协同开发环境 --- ### 七、生态合作 ![生态图谱](https://gitee.com/jingli1234/gpuchihua/raw/master/img/4.gpu%E5%9B%BE%E6%A0%87.jpg) **硬件兼容**：NVIDIA Tesla系列/AMD Instinct/华为昇腾 **云平台**：AWS/Azure/阿里云/腾讯云 **存储方案**：Ceph/GlusterFS/MinIO --- ### 八、产品截图 | 开发环境 | 训练监控 | |----------------------------------|----------------------------------| | 资源调度 | 模型管理 | |----------------------------------|----------------------------------| | ![截图3](https://gitee.com/jingli1234/gpuchihua/raw/master/img/%E9%83%A8%E7%BD%B23.jpeg) | ![截图4](https://gitee.com/jingli1234/gpuchihua/raw/master/img/%E9%83%A8%E7%BD%B24.jpeg) | --- ### 九、联系我们 📧 技术支持：liwenhui@51huizhi.com 💬 微信客服：jinglidream（备注「GPU池化」） 📞 联系电话：+86 186-0193-8676