GPU用量削减82%！阿里云新技术如何帮你省下百万算力成本？

“我们的GPU成本快撑不住了！”这可能是许多AI企业创始人的共同焦虑。就在不久前，某AI创业公司通过阿里云的最新技术，成功将GPU使用量削减82%，每月节省近百万元算力成本。

他们是怎么做到的？

打破资源孤岛：让GPU”流动”起来
传统的GPU使用模式就像每家每户自己打井取水，资源利用率极低。而新的池化技术实现了GPU资源的统一调度和共享，让闲置的算力能够被充分利用。

智能调度：让任务找到最适合的GPU
通过智能调度算法，系统能够根据训练任务的特点，自动匹配最合适的GPU资源。就像滴滴调度系统能让乘客最快找到附近的车辆，这套系统让计算任务总能找到最合适的算力资源。

弹性伸缩：按需使用，避免浪费
支持训练任务的动态扩缩容，在任务间歇期自动释放资源。某自动驾驶公司借助这一特性，将模型训练成本降低了40%，同时训练效率提升了3倍。