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vivo GPU容器与 AI 训练平台探索与实践

作者:互联网容器团队-Chen Han、AI 研发团队 - Liu Dong Yang 在大规模GPU容器集群与模型训练场景,面临稳定性和资源利用率等多重挑战。本文展示vivo GPU平台的总体架构,介绍容器平台在大规模GPU容器集群稳定性建设措施,以及探索多种GPU容器降本提效的解决方案。分享AI工程训练平台大规模训练稳定性建设,及GPU利用率提升实践经验。 本文为2025年 vivo 开发者大会互联网技术专场分享内容之一,在微信公众号"vivo互联网技术"对话框回复【2025VDC】获取 2025VDC 互联网技术会场议题相关资料。 1分钟看图掌握核心观点👇 图1 VS 图2,您更倾向于哪张图来辅助理解全文呢?欢迎在评论区留言 一、GPU平台架构 vivo的GPU平台由物理层、容器平台层与AI工程层三方面构成。由多种GPU服务器和分布式存储以及高性能网络等基础设施,构成了可靠的物理层。容器平台层的GPU容器能力,主要包含了资源管理、编排调度、GPU虚拟化与多容器网络这四个方面。 其中资源管理,表现为多种架构资源池的部署与管理能力。编排调度能力,由GPU弹性伸缩、训推潮汐部署以及多...

轻松搞定Excel公式错误:SpreadJS让表格开发不再头疼 | 葡萄城技术团队

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