GPU用量暴降82%！阿里云Aegaeon如何重构AI算力性价比？

AI大模型训练成本持续攀升，阿里云最新发布的”Aegaeon”GPU池化技术引发深度变革。这项创新技术通过虚拟化与资源调度的深度优化，成功将大模型服务的GPU使用量降低了82%，为企业AI研发提供了突破性的解决方案。

某知名AI研发企业的技术总监分享：”在使用Aegaeon之前，我们的GPU集群利用率长期徘徊在30%左右。由于不同研发团队的任务需求差异巨大，经常出现资源分配不均的问题。”

该技术的核心突破在于实现了GPU资源的细粒度切分和智能调度。通过独创的虚拟化层，单个物理GPU可以被安全地划分为多个虚拟实例，同时确保关键任务的性能隔离。这种架构特别适合需要频繁进行模型训练和调优的AI研发场景。

某自动驾驶公司在采用该技术后，不仅显著降低了算力成本，更提升了研发效率。”现在我们的研究人员可以随时获取所需的算力资源，模型训练任务的排队时间缩短了65%，这大大加快了我们的技术迭代速度。”该公司AI实验室负责人表示。

业内专家指出，Aegaeon技术的意义超越了成本优化。某知名咨询公司的云计算专家表示：”这代表着云计算发展的重要转折点。从单纯提供算力资源，到深度优化算力使用效率，云服务商正在帮助企业重新定义AI研发的经济学模型。”